Cost-related non-adherence to prescribed medicines among older adults: a cross-sectional analysis of a survey in 11 developed countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the effects of costs on access to medicines in 11 developed countries offering different levels of prescription drug coverage for their populations. DESIGN: Cross-sectional study of data from the Commonwealth Fund 2014 International Health Policy Survey of Older Adults. SETTING: Telephone survey conducted in 11 high-income countries: Australia, Canada, France, Germany, the Netherlands, New Zealand, Norway, Sweden, Switzerland, the UK and the USA. PARTICIPANTS: 22 532 adults aged 55 and older and living in the community in studied countries. PRIMARY OUTCOME MEASURE: Self-reported cost-related non-adherence (CRNA) in the form of either not filling a prescription or skipping doses within the last 12 months because of out-of-pocket costs. RESULTS: Estimated prevalence of CRNA among all older adults varied from <3% in the France, Norway, Sweden, Switzerland and the UK to 16.8% in the USA. Canada had the second highest national prevalence of CRNA (8.3%), followed by Australia (6.8%). Older adults in the USA were approximately six times more likely to report CRNA than older adults in the UK (adjusted OR=6.09; 95% CI 3.60 to 10.20). Older adults in Australia and Canada were also statistically significantly more likely to report CRNA than older adults in the UK. Across most countries, the prevalence of CRNA was higher among lower income residents and lower among residents over age 65. CONCLUSIONS: Observed differences in national prevalence of CRNA appear to follow lines of availability of prescription drug coverage and the extent of direct patient charges for prescriptions under available drug plans.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».