Impact of the socioeconomic status on the probability of receiving formulary restricted thiazolidine (TZDs).
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the province of Quebec, Canada, the reimbursement of thiazolidinediones (TZDs) is limited to patients who do not respond to doses of metformin and a sulfonylurea. OBJECTIVES: The objective of this research project was to study, in a real-life setting, the ârisk factorsâ for receiving these restricted drugs among patients who meet the reimbursement criteria. METHODS: Among patients eligible for drug coverage under the RAMQ between May 2000 and June 2005, we selected those who received six consecutive dispensations of high doses of both metformin and a sulfonylurea. The date of the sixth dispensation was set as the index date. The proportion of patients who received a TZD in the year following the index date was calculated and a logistic regression was used to estimate the impact of several factors on the probability of receiving a TZD. RESULTS: There were 4,836 patients in the cohort. A TZD was dispensed to 24.9% (95% CI: 23.7%;26.2%) of the patients. Compared to the oldest group of patients (65 years and more), the probability to receive a TZD was higher for patients aged 51 to 64 years (OR=1.33 95% CI: 1.11;1.59) and patients aged 19 to 50 years [OR=1.81 (95% CI: 1.40;2.33)]. Patients with the highest income were more likely to receive a TZD (OR=1.55 95% CI: 1.21;1.98) compared to patients with the lowest income. CONCLUSIONS: These findings suggest that the restricted access to TZDs probably results in social inequities, as individuals with lower incomes are less likely to receive these drugs. Key words: Restricted drugs, TZDs, diabetes.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».