Cost-related nonadherence to prescribed medicines among older Canadians in 2014: a cross-sectional analysis of a telephone survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canadians receive universal coverage for medically necessary hospital and physician services, but pharmaceutical coverage is incomplete. We sought to assess the effects of cost on access to medicines among older Canadians using data from a large survey conducted in 2014. METHODS: This is a cross-sectional analysis of data from the Commonwealth Fund's 2014 International Health Policy Survey of Older Adults. Our primary outcome variable was self-reported cost-related nonadherence in the form of either not filling a prescription or skipping doses within the last 12 months because of out-of-pocket costs. We computed sample-weighted estimates of the population prevalence of cost-related nonadherence and conducted logistic regression analyses to determine associated factors. RESULTS: We estimate that the prevalence of cost-related nonadherence in 2014 among Canadians aged 55 years and older was 8.3% (about 1 in 12). The population prevalence and adjusted odds of cost-related nonadherence was significantly higher among Canadians who were younger, in worse health, poorer or without private health insurance. Regional differences in population prevalence of cost-related nonadherence were not significant. The only provincial or regional difference in the adjusted odds of cost-related nonadherence was that residents of Quebec aged 55-64 years were about half as likely to report nonadherence as similarly aged residents of Ontario, our reference province (adjusted odds ratio 0.49, 95% confidence interval 0.29-0.82). INTERPRETATION: The financial accessibility of prescription medicines still is a substantial public health issue in Canada that affects 1 in 12 Canadians older than 55 years of age. Older Canadians at greatest risk of cost-related nonadherence to prescribed treatments are those with low incomes and those without private insurance to cover costs not covered by public programs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».