Drivers of expenditure on primary care prescription drugs in 10 high-income countries with universal health coverage
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Managing expenditures on pharmaceuticals is important for health systems to sustain universal access to necessary medicines. We sought to estimate the size and sources of differences in expenditures on primary care medications among high-income countries with universal health care systems. METHODS: We compared data on the 2015 volume and cost per day of primary care prescription drug therapies purchased in 10 high-income countries with various systems of universal health care coverage (7 from Europe, in addition to Australia, Canada and New Zealand). We measured total per capita expenditure on 6 categories of primary care prescription drugs: hypertension treatments, pain medications, lipid-lowering medicines, noninsulin diabetes treatments, gastrointestinal preparations and antidepressants. We quantified the contributions of 5 drivers of the observed differences in per capita expenditures. RESULTS: Across countries, the average annual per capita expenditure on the primary care medicines studied varied by more than 600%: from $23 in New Zealand to $171 in Switzerland. The volume of therapies purchased varied by 41%: from 198 days per capita in Norway to 279 days per capita in Germany. Most of the differences in average expenditures per capita were driven by a combination of differences in the average mix of drugs selected within therapeutic categories and differences in the prices paid for medicines prescribed. INTERPRETATION: Significant international differences in average expenditures on primary care medications are driven primarily by factors that contribute to the average daily cost of therapy, rather than differences in the volume of therapy used. Average expenditures were lower among single-payer financing systems that appeared to promote lower prices and the selection of lower-cost treatment options.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle