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Enregistrement W2199975518 · doi:10.1161/circoutcomes.7.suppl_1.22

Abstract 22: Impact Of Drug Policy On Regional Trends In Ezetimibe Use

2014· article· en· W2199975518 sur OpenAlexaffabout
Lingyun Lu, Harlan M. Krumholz, Jack V. Tu, Dennis T. Ko, Joseph S. Ross, Cynthia Jackevicius

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEzetimibeFormularyPopulationMedicineRestrictivenessDemographyProxy (statistics)GeographyEnvironmental healthStatisticsFamily medicineInternal medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Ezetimibe use has gradually but steadily increased in Canada during the past decade even with the absence of outcomes evidence. Among the 4 most populated provinces in Canada, there is a gradient in the restrictiveness of ezetimibe in the public-funded formularies (most strict to least strict: British Columbia (BC), Alberta (AB), Quebec (QC) and Ontario (ON)). We examined ezetimibe use trends in these 4 provinces in the period before and after the ENHANCE trial, which was published in January 2008 to better understand the association between use and formulary restrictiveness. Methods: We conducted a population-level observational cohort study using the data collected by IMS Health Canada’s CompuScript Audit® from June 1, 2003 to December 31, 2012. The main outcome measure was monthly ezetimibe expenditures, which were used as a proxy for the total number of prescriptions. The differences in ezetimibe-associated expenditures between the 4 provinces were tested using a linear regression model with interaction effects for province and time. Results: The monthly population standardized ezetimibe-associated costs increased in different patterns in the 4 provinces over the past decade. From June 2003 to December 2012, BC had the lowest monthly increasing rate from $ 261 to $21,926 ($190/100,000 population/month), ON had the most rapid monthly increase from $223 to $ 74,030 ($ 647/100,000 population/month) and QC from $ 130 to $ 59,690 ($522/100,000 population/month) and AB from $ 356 to $ 37604 ($327/100,000 population/month) were in between. (P<0.001) The cost for ezetimibe appeared to increase steadily in QC over the study period. In contrast, the increasing rate began declining in BC, AB and ON at the time point which coincided with the publication of ENHANCE. Conclusions: Distinct patterns of ezetimibe use emerged within the 4 biggest provinces in Canada, which was associated with the restrictiveness of their publicly-funded drug formularies. Without the support of clinical outcomes evidence, ezetimibe remains commonly used in the provinces with least strict formularies (QC and ON). In contrast, the use of ezetimibe seemed to plateau post-ENHANCE in BC and AB, which have more restrictive formularies. The strictness of the drug formulary appears to be influencing ezetimibe prescribing in Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,148
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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