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Enregistrement W2766589500 · doi:10.1093/eurpub/ckx187.233

Multimorbidity and Out-of-pocket Expenditure on Medicines: A Systematic Review

2017· review· en· W2766589500 sur OpenAlexaboutno aff
Grace Sum, Thomas Hone, Rifat Atun, Christopher Millett, Marc Suhrcke, Ajay Mahal, Gerald Choon‐Huat Koh, J Tayu Lee

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Education, IndiaNational University of SingaporeNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Multimorbidity, the presence of two or more non-communicable diseases (NCDs), is a costly and complex challenge for health systems globally. Patients with NCDs incur high levels of out-of-pocket expenditure (OOPE), often on medicines, but the literature on the association between OOPE on medicines and multimorbidity has not been examined systematically. Objective To examine out-of-pocket expenditure on medicines for patients with multimorbidity. Design Systematic Review Data sources Ovid Medline, Embase, EconLit, the Cochrane Library, and the WHO Global Health Library. Eligibility criteria for selecting articles We included primary original articles in English published from the year 2000 to 31 Dec 2016, without any restriction on populations and settings. We defined OOPE as spending on medicines that was not reimbursed. Articles must compare OOPE for medicines for different numbers of multimorbidities, such as reporting OOPE on medicines for zero, one, two, and three or more NCDs. Study quality was assessed using Newcastle-Ottawa Scale. Results 14 articles met inclusion criteria. Findings indicated that multimorbidity was associated with higher OOPE on medicines. When number of NCDs increased from zero to one, two, and ≥3, annual OOPE on medicines increased by an average of 2.7 times, 5.2 times, and 10.1 times, respectively. When number of NCDs increased from zero, one, two, ≥2, and ≥3, individuals spent a median of 0.36%, 1.15%, 1.41%, 2.42%, 2.63%, of mean annual household net adjusted disposable income per capita, respectively, on annual OOPE on medicines. More multimorbidities was associated with higher OOPE on medicines as a proportion of total healthcare expenditures by patients. Some evidence suggested that the elderly and low-income groups were most vulnerable to higher OOPE on medicines. Non-adherence to medicines was a coping strategy for OOPE on medicines. Key messages: NCD multimorbidity is associated with higher OOPE spending for medication Concerted efforts needed to improve health service coverage and financial protection for patients with multimorbidities, particularly for vulnerable groups such as the elderly.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,009
Bibliométrie0,0120,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,808
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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