The potential economic impact of restricted access to angiotensin-receptor blockers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of angiotensin-receptor blockers increased by more than 4000% in Canada from 1996 to 2006. The benefit of these medications over angiotensin-converting-enzyme (ACE) inhibitors has not been proven aside from a reduction in dry cough. We estimated the potential cost savings that might have been achieved had access to angiotensin-receptor blockers been restricted. METHODS: We performed a cost-minimization analysis with a decision-tree model using a societal perspective over a one-year period. Sources of data for model parameters included IMS Health Canada data collected from one-third of all retail pharmacies for the cost and use of angiotensin-receptor blockers and ACE inhibitors in each province, as well as published studies for administrative costs and incidence of dry cough. We used Monte Carlo simulations with 10 000 iterations to test the impact of several model parameters (e.g., drug prices, administrative costs and the incidence of dry cough). All data are in 2006 Canadian dollars. RESULTS: A policy that would have restricted access to angiotensin-receptor blockers might have saved more than $77 million in Canada in 2006. The simulations yielded similar savings for the year (mean $58.3 million, 95% confidence interval $29.3 million to $90.8 million). Every simulation showed a cost savings. INTERPRETATION: Had access to angiotensin-receptor blockers been restricted, the potential cost savings to the Canadian health care system might have been more than $77 million in 2006, likely without any adverse effect on cardiovascular health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».