Adherence to Oral Antihyperglycemic Agents Among Older Adults With Mental Disorders and Its Effect on Health Care Costs, Quebec, Canada, 2005-2008.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Nonadherence to oral antihyperglycemic agents (OHAs) leads to an increase in use of health care resources and overall expenditures due to type 2 diabetes and its complications. People with type 2 diabetes are almost twice as likely to have anxiety and depression as the general population. Our aim was to examine health care costs associated with adherence to OHAs and the effect of depression and anxiety disorders on these in older adults with type 2 diabetes. METHODS: We used data from a representative sample (N = 2,811) of community-dwelling adults in Quebec aged 65 years or older who participated in the Étude sur la Santé des Aînés survey. The final sample consisted of 301 participants who were diagnosed with type 2 diabetes and who were taking OHAs. Total health care costs were calculated as the sum of the costs of hospitalizations and outpatient clinic services. Adherence to OHAs was measured using the medication possession ratio. Depression and anxiety disorders were assessed using criteria from the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 4th Edition. We also analyzed data by the Charlson Comorbidity Index, age, sex, education, and marital status, using generalized linear models. RESULTS: Nonadherence among people without depression or anxiety was associated with higher total health care costs ($4,477; 95% confidence interval [CI], $3,754-$5,201; P < .001), as was nonadherence among people with depression or anxiety ($11,124; 95% CI, $9,685-$12,562; P < .001). CONCLUSION: Improving adherence to OHAs among people with type 2 diabetes, particularly those with underlying mental disorders such as depression or anxiety, can decrease health care costs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».