Utilization, Spending, and Price Trends for Quinolones in the US Medicaid Programs: 25 Years’ Experience 1991–2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given that the quinolones is one of the antibacterial classes most frequently used to treat patients with bacterial infections in the United States, any change in prescribing patterns of quinolones will impact Medicaid medical expenditures. OBJECTIVES: This study was undertaken to examine trends in utilization, reimbursement, and prices of quinolone antibacterials for the US Medicaid population. METHODS: The publicly available Medicaid State Drug Utilization outpatient pharmacy files were used for this study. Quarterly and annual prescription counts and reimbursement amounts were calculated for each of the quinolones reimbursed by Medicaid from quarter 1, 1991 through quarter 2, 2015. Average per-prescription reimbursement, as a proxy for drug price, was calculated as the drug reimbursement divided by the number of prescriptions. RESULTS: The total annual number of quinolone prescriptions increased 402%, from 247,395 in the first quarter of 1991 to 1.2 million in the second quarter of 2015, peaking at 1.3 million in the first quarter of 2005. Similarly, the total reimbursement for quinolone agents increased by 245.5% over the same period. More than 80% of quinolone prescriptions reimbursed by Medicaid were for the second-generation agent, ciprofloxacin, and the third-generation agent, levofloxacin. The average payment per prescription for quinolones increased from US$43.8 in the first quarter of 1991 to US$87.6 in the second quarter of 2015. CONCLUSIONS: A substantial rise in Medicaid expenditures on quinolones was observed during the 25-year study period, which was mainly because of rising utilization. Therefore, there is a need for additional research that has access to clinically relevant data with which to measure the rate of inappropriate quinolone use among the Medicaid population and associated clinical outcomes and healthcare costs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 ».