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Enregistrement W2783920792 · doi:10.1186/s13012-017-0701-x

What is in your wallet? A cluster randomized trial of the effects of showing comparative patient out-of-pocket costs on primary care prescribing for uncomplicated hypertension

2018· article· en· W2783920792 sur OpenAlexafffundabout
Robyn Tamblyn, Nancy Winslade, Christina J. Qian, Teresa Moraga, Allen Huang

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineMedical prescriptionRandomized controlled trialHealth services researchCluster randomised controlled trialEmergency medicineHealth administrationHealth informaticsHealth careCluster (spacecraft)Health economicsPrescription costsPrescription drugFamily medicineMedical emergencyPublic healthInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Drug expenditures are responsible for an increasing proportion of health costs, accounting for $1.1 trillion in annual expenditure worldwide. As hundreds of billions of dollars are being spent each year on overtreatment with prescribed medications that are either unnecessary or are in excess of lowest cost-effective therapy, programs are needed that optimize fiscally appropriate use. We evaluated whether providing physicians with information on the patient out-of-pocket payment consequences of prescribing decisions that were in excess of lowest cost-effective therapy would alter prescribing decisions using the treatment of uncomplicated hypertension as an exemplar. METHODS: A single-blind cluster randomized trial was conducted over a 60-month follow-up period in 76 primary care physicians in Quebec, Canada, and their patients with uncomplicated hypertension who were using the MOXXI integrated electronic health record for drug and health problem management. Physicians were randomized to an out-of-pocket expenditure module that provided alerts for comparative out-of-payment costs, thiazide diuretics as recommended first-line therapy, and tools to monitor blood pressure targets and medication compliance, or alternatively the basic MOXXI system. System software and prescription claims were used to analyze the impact of the intervention on treatment choice, adherence, and overall and out-of-pocket payment costs using generalized estimating equations. RESULTS: Three thousand five-hundred ninety-two eligible patients with uncomplicated hypertension were enrolled, of whom 1261 (35.1%) were newly started (incident patient) on treatment during follow-up. There was a statistically significant increase in the prescription of diuretics in the newly treated intervention (26.6%) compared to control patients (19.8%) (RR 1.65, 95% CI 1.17 to 2.33). For patients already treated (prevalent patient), there was a statistically significant interaction between the intervention and patient age, with older patients being less likely to be switched to a diuretic. Among the incident patients, physicians with less than 15 years of experience were much more likely to prescribe a diuretic (OR 10.69; 95% CI 1.49 to 76.64) than physicians with 15 to 25 years (OR 0.67; 95%CI 0.25 to 1.78), or more than 25 years of experience (OR 1.80; 95% CI 1.23 to 2.65). There was no statistically significant effect of the intervention on adherence or out-of-pocket payment cost. CONCLUSIONS: The provision of comparative information on patient out-of-pocket payments for treatment of uncomplicated hypertension had a statistically significant impact on increasing the initiation of diuretics in incident patients and switching to diuretics in younger prevalent patients. The impact of interventions to improve the cost-effectiveness of prescribing may be enhanced by also targeting patients with tools to participate in treatment decision-making and by providing physicians with comparative out-of-pocket information on all evidence-based alternatives that would enhance clinical decision-making. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN96253624.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,148
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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