Multimorbidity and out-of-pocket expenditure on medicines: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multimorbidity, the presence of two or more non-communicable diseases (NCD), 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. METHODS: A systematic review was conducted via searching medical and economics databases including Ovid Medline, EMBASE, EconLit, Cochrane Library and the WHO Global Health Library from year 2000 to 2016. Study quality was assessed using Newcastle-Ottawa Scale. PROSPERO: CRD42016053538. FINDINGS: 14 articles met inclusion criteria. Findings indicated that multimorbidity was associated with higher OOPE on medicines. When number of NCDs increased from 0 to 1, 2 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 0 to 1, 2, ≥2 and ≥3, individuals spent a median of 0.36% (IQR 0.15%-0.51%), 1.15% (IQR 0.62%-1.64%), 1.41% (IQR 0.86%-2.15%), 2.42% (IQR 2.05%-2.64%) and 2.63% (IQR 1.56%-4.13%) of mean annual household net adjusted disposable income per capita, respectively, on annual OOPE on medicines. More multimorbidities were 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. With the same number of NCDs, certain combinations of NCDs yielded higher medicine OOPE. Non-adherence to medicines was a coping strategy for OOPE on medicines. CONCLUSION: Multimorbidity of NCDs is increasingly costly to healthcare systems and OOPE on medicines can severely compromise financial protection and universal health coverage. It is crucial to recognise the need for better equity and financial protection, and policymakers should consider health system financial options, cost sharing policies and service patterns for those with NCD multimorbidities.
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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 | 0,008 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».