Antihypertensive Prescribing for Uncomplicated, Incident Hypertension: Opportunities for Cost Savings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A range of first-line similarly effective medications ranging in price are recommended for treating uncomplicated hypertension. Considering drug costs alone, thiazides and thiazide-like diuretics are the most cost-efficient option. We determined incident prescribing of thiazides for newly diagnosed hypertension as first-line treatment in Alberta, factors that predicted receiving thiazides vs more costly medications, and how much could be saved if more patients were prescribed thiazides. METHODS: Using a retrospective cohort design, factors predicting receiving thiazides vs other agents were determined using mixed effects logistic regression. Cost savings were simulated by shifting patients from other antihypertensive medications to thiazides and calculating the difference. RESULTS: Within our cohort of 89,548 adults, only 12% received thiazides as first-line treatment whereas 44% received angiotensin converting enzyme inhibitors, 17% received angiotensin receptor blockers, 16% received calcium channel blockers, and 10% received β-blockers. Antihypertensive medications were typically prescribed by office-based, general practitioners (88%). Being male and receiving a prescription from a physician with ≥ 20 years of practice and a high clinical workload were associated with increased odds of receiving nonthiazides. In the extreme case that all patients received thiazides as their first prescription, spending would have been reduced by a maximum of 95% (CAD$1.8 million). CONCLUSIONS: Only 12% of Albertan adults with incident, uncomplicated hypertension were prescribed thiazides as first-line treatment. With the opportunity for drug cost savings, future research should evaluate the risk of adverse events and side effects across the drug classes and whether the costs associated with managing those risks could offset the savings achieved through increased thiazide use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».