PP66 Increasing Burden Of Out-Of-Pocket Healthcare Expense On Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction We conducted an analysis of the key factors triggering cost-sharing mechanisms to understand the status of out-of-pocket (OOP) healthcare expense in the United States (US), Europe, and emerging markets and better appreciate the implications of OOP healthcare expense on patients’ health management. Methods A review of literature and databases including The Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) and World Bank was performed to understand different cost-sharing mechanisms, factors triggering OOP expenditure and the country-wise trends of OOP expenditure. Additionally, the impact of OOP expenditure on healthcare budget and on patients in terms of medication adherence, uptake of newer therapies and generic substitution was explored. Results The findings reveal that patients are concerned about rising healthcare OOP costs, and we observed an increase of 134 percent in the number of articles published on OOP from 2005 to 2017. The percentage of household spending that goes OOP as healthcare expense is higher in Brazil, Russia, India, and China (BRIC countries; ~11 percent) compared to France, Germany, Italy, United Kingdom, US, Japan, and Canada (G7 countries; ~2 percent). In addition, OOP expenditure increased with age (1.9 percent of take home income in 55-64 age group versus 1.2 percent in 18-25 age group) and is higher in the low-income population (2.8 percent of take home income versus 1 percent in high-income group). Whereas, increasing OOP expenditure reduces the overall healthcare expenditure due to generic substitution (28 percent reduction) and reduction in excessive consumption of supplementary medicines, it also reduces patient adherence (~20 percent decline in dispensed prescriptions) and may foster a reluctance to adopt newer therapies. Conclusions The population groups most impacted by increasing OOP expense are the older population, those in the low-income bracket and in poorer countries. While OOP expense may help in the effective and judicious utilization of healthcare system resources and medicines usage, its implementation requires a cautious and considered approach.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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.
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 ».