Trends in the use and cost of antipsychotics among older adults from 2007 to 2013: a repeated cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recently, several new atypical antipsychotic agents have been introduced in Ontario, and regulatory warnings have been issued regarding use of atypical antipsychotics in older adults. We sought to establish the impact of newer atypical antipsychotics on prescribing rates and costs. METHODS: We performed a population-based cross-sectional study of Ontario adults aged 65 years or more using atypical antipsychotics from Jan. 1, 2007, to Mar. 31, 2013. These people have universal access to publicly funded drugs through the Ontario Health Insurance Plan and the Ontario Drug Benefit. We conducted time-series analysis to assess the impact of the introduction of new atypical antipsychotics on rates of use of atypical antipsychotics and associated expenditures. RESULTS: Rates of atypical antipsychotic use increased following the introduction of new agents in 2009, from 27.6 users per 1000 older adults in the third quarter of 2009 to 29.1 users per 1000 older adults at the end of the study period (p = 0.04). Although prescribing rates for the newer atypical agents (paliperidone, ziprasidone and aripiprazole) remained low relative to their older counterparts (risperidone, olanzapine and quetiapine), rates of aripiprazole use rose to 1.0 user per 1000 older adults by the end of the study period. The proportion of prescriptions that were for brand-name agents fell from 57.5% in the second quarter of 2007 to 6.1% in the second quarter of 2009, and then rose to 11.7% by the end of the study period. By the first quarter of 2013, newer atypical antipsychotic agents were used by 4.4% of atypical antipsychotic users but accounted for 14.1% ($1.2 million of $8.5 million) of atypical antipsychotic expenditures. INTERPRETATION: Although the overall prevalence of use of new atypical antipsychotic agents remains low, their introduction has led to increased prescribing of this class of drugs in older adults. Given the potential cost implications, further study of these trends would be prudent.
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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 ».