High-Expenditure Pharmaceutical Use Among Children in Medicaid
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Medication use may be a target for quality improvement, cost containment, and research. We aimed to identify medication classes associated with the highest expenditures among pediatric Medicaid enrollees and to characterize the demographic, clinical, and health service use of children prescribed these medications. METHODS: Retrospective, cross-sectional study of 3 271 081 Medicaid-enrolled children. Outpatient medication spending among high-expenditure medication classes, defined as the 10 most expensive among 261 mutually exclusive medication classes, was determined by using transaction prices paid to pharmacies by Medicaid agencies and managed care plans among prescriptions filled and dispensed in 2013. RESULTS: Outpatient medications accounted for 16.6% of all Medicaid expenditures. The 10 most expensive medication classes accounted for 63.9% of all medication expenditures. Stimulants (amphetamine-type) accounted for both the highest proportion of expenditures (20.6%) and days of medication use (14.0%) among medication classes. Users of medications in the 10 highest-expenditure classes were more likely to have a chronic condition of any complexity (77.9% vs 41.6%), a mental health condition (35.7% vs 11.9%), or a complex chronic condition (9.8% vs 4.3%) than other Medicaid enrollees (all P < .001). The 4 medications with the highest spending were all psychotropic medications. Polypharmacy was common across all high-expenditure classes. CONCLUSIONS: Medicaid expenditure on pediatric medicines is concentrated among a relatively small number of medication classes most commonly used in children with chronic conditions. Interventions to improve medication safety and effectiveness and contain costs may benefit from better delineation of the appropriate prescription of these medications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».