Comparison of the adherence and persistence to inhaled corticosteroids among adult patients with public and private drug insurance plans.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite important differences in reimbursement procedures between private and public drug insurance plans in Quebec (Canada), no study has evaluated the impact of the type of drug insurance on the use of essential medications such as inhaled corticosteroids (ICS). The lack of data might be attributable, at least in part, to the absence of a provincial medication database for patients with private drug insurance. OBJECTIVES: To compare patient's adherence and persistence to ICS between Quebec residents (Canada) with private and public drug insurance. METHODS: A matched cohort design with patients selected from the database of the Régie de l'assurance maladie du Québec (RAMQ) and from reMed, a database that we have put in place for Quebec residents covered by a private drug insurance, was used. ICS users with private drug insurance were selected from reMed between 2008 and 2010 and matched to ICS users with public drug insurance selected from the RAMQ database. Patient's adherence, measured with the proportion of prescribed days covered (PPDC) and persistence over one year, was compared between patients privately and publicly insured using linear regression and Cox regression models. RESULTS: This study included 330 and 1,109 ICS users with private and public drug insurance, respectively. Patients privately insured were significantly less adherent than patients publicly insured (adjusted mean difference of PPDC: -9.7%; 95% CI: -13.2% to -6.5%). Moreover, patients privately insured were found to be 52% more likely to stop ICS during the first year than patients publicly insured (adjusted HR=1.5; 95% CI: 1.2 to 2.0). CONCLUSIONS: Although adherence and persistence were rather low in both groups, patients with public drug insurance appeared to have greater adherence and persistence to ICS than patients with private drug insurance. Differences in reimbursement policies might explain the observed differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».