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Enregistrement W2800541776 · doi:10.18553/jmcp.2018.24.5.464

Publicly Funded Oral Chronic Hepatitis B Treatment Patterns in Ontario over 16 Years: An Ecologic Study

2018· article· en· W2800541776 sur OpenAlexafffundabout
Mina Tadrous, Mayur Brahmania, Diana Martins, Simon R. Knowles, Harry L.A. Janssen, Muhammad Mamdani, David N. Juurlink, Tara Gomes

Notice bibliographique

RevueJournal of Managed Care & Specialty Pharmacy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesToronto General HospitalSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesLeslie Dan Faculty of Pharmacy, University of TorontoDepartment of Medicine, University of TorontoUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Research Institute
Mots-clésMedicineReimbursementPublic healthFamily medicineHepatitis BHepatitis B virusChristian ministryHealth careEnvironmental healthVirologyNursingEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Reimbursement for the use of hepatitis B virus (HBV) treatments has not been previously reported for public payers. OBJECTIVE: To describe the number of users and total cost of HBV treatments over the last 16 years among residents of Ontario, Canada, who were covered by the public drug program. METHODS: We conducted a repeated cross-sectional study for HBV treatments reimbursed by the public drug program in Ontario from January 1, 2000, to December 31, 2015. We projected total spending to 2020 based on current utilization trends. RESULTS: HBV drug users per year increased 30-fold, from 132 users in 2000 to 4,035 users in 2015. Total spending on HBV treatments increased 150-fold, from $136,368 annually in 2000 to $21.0 million in 2015. The spending on HBV agents is projected to increase by 65%, with an estimated drug cost of $34.6 million by 2020. CONCLUSIONS: Although not reimbursed as first-line therapy, tenofovir disoproxil fumarate has become the most commonly reimbursed HBV treatment and was associated with an increase in HBV treatment use and total spending. Results of this study found that rapid growth of HBV treatments led to a sustained increase in spending for public payers in Ontario. DISCLOSURES: This study was funded by grants from the Ontario Ministry of Health and Long-Term Care (MOHLTC) and Ontario Strategy for Patient-Orientated Research (SPOR) Support Unit, which is supported by the Canadian Institutes of Health Research and the Province of Ontario. This study was also supported by the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES), a non-profit research institute sponsored by the Ontario MOHLTC. The opinions, results, and conclusions reported in this article are those of the authors and are independent from the funding sources. No endorsement by ICES or the Ontario MOHLTC is intended or should be inferred. Parts of this material are based on data and information compiled and provided by the Canadian Institute for Health Information (CIHI). However, the analyses, conclusions, opinions and statements expressed herein are those of the authors and not necessarily those of CIHI. Mamdani has received honoraria from Boehringer Ingelheim, Pfizer, Bristol-Myers Squibb, and Bayer. Janssen has received research support, consulting, and/or speaking fees from Gilead, Roche, Merck, AbbVie, Bristol-Myers Squibb, Arbutus, Janssen, and MedImmune. No other authors have any conflicts of interest to declare.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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