Real-World Experience With Apremilast in the Treatment of Adults With Moderate to Severe Plaque Psoriasis in Québec: A Claims-Based Analysis of Drug Utilization and Healthcare Resource Utilization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Québec, targeted biologic therapies for moderate to severe plaque psoriasis are restricted to patients who have not responded to phototherapy or conventional systemic treatment, primarily due to high drug costs. Apremilast, an oral treatment for plaque psoriasis, was added to the Québec provincial health insurance plan (Régie de l'assurance maladie du Québec; RAMQ) formulary in 2015, making this the only province in Canada with public drug plan reimbursement for apremilast. OBJECTIVES: The aim of this study is to describe patients' characteristics, treatment patterns, healthcare resource utilization (HCRU), and associated costs and to measure real-world budget impact of using apremilast before biologics in plaque psoriasis. METHODS: This study was performed using RAMQ drug claims and medical services data. Patients diagnosed with psoriasis between January 2015 and December 2017 were identified. Medical services and prescription claims were categorized as all-cause and psoriasis-related. Using RAMQ database estimates, a 3-year budget impact analysis was developed comparing treatment cost with and without the addition of apremilast to the formulary. RESULTS: < .01), mainly driven by drug cost. Using apremilast before biologics resulted in an estimated RAMQ net savings of CAN$49 290 (2015), CAN$746 856 (2016), and CAN$1 216 512 (2017), and a total savings of CAN$2 012 658 since apremilast's addition to the formulary. CONCLUSION: Adding apremilast to the drug formulary of other Canadian provinces could result in significant healthcare savings.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».