Public versus Private Drug Insurance and Outcomes of Patients Requiring Biologic Therapies for Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background. Antitumor necrosis factor (anti-TNF) therapy is a highly effective but costly treatment for inflammatory bowel disease (IBD).Methods. We conducted a retrospective cohort study of IBD patients who were prescribed anti-TNF therapy (2007–2014) in Ontario. We assessed if the insurance type was a predictor of timely access to anti-TNF therapy and nonroutine health utilization (emergency department visits and hospitalizations).Results. There were 268 patients with IBD who were prescribed anti-TNF therapy. Public drug coverage was associated with longer median wait times to first dose than private one (56 versus 35 days, P=0.002 ). After adjusting for confounders, publicly insured patients were less likely to receive timely access to anti-TNF therapy compared with those privately insured (adjusted hazard ratio, 0.66; 95% CI: 0.45–0.95). After adjustment for demographic and clinical characteristics, publicly funded subjects were more than 2-fold more likely to require hospitalization (incidence rate ratio [IRR], 2.30; 95% CI: 1.19–4.43) and ED visits (IRR 2.42; 95% CI: 1.44–4.08) related to IBD.Conclusions. IBD patients in Ontario with public drug coverage experienced greater delays in access to anti-TNF therapy than privately insured patients and have a higher rate of hospitalizations and ED visits related to IBD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».