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Enregistrement W3133652986 · doi:10.1371/journal.pone.0247843

The impact of public coverage of newer hepatitis C medications on utilization, adherence, and costs in British Columbia

2021· article· en· W3133652986 sur OpenAlexafffundabout
Harriet Ho, Naveed Z. Janjua, Kimberlyn McGrail, Mark Harrison

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchEli Lilly CanadaAmgen CanadaLundbeck CanadaBritish Columbia Centre for Disease ControlH. Lundbeck A/SProvincial Health Services AuthorityMerck CanadaAstraZeneca CanadaF. Hoffmann-La RocheAmgenPfizerBC Cancer AgencyAstraZenecaEli Lilly and CompanyPfizer CanadaNovartis Pharmaceuticals CanadaMichael Smith Health Research BCGlaxoSmithKline
Mots-clésSofosbuvirLedipasvirMedicinePublic healthMedical prescriptionHepatitis CEnvironmental healthHepatitis C virusVirologyPharmacologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sofosbuvir and ledipasvir-sofosbuvir are both newer direct-acting antiviral agents for the treatment of hepatitis C. The high list prices for both drugs have led to concern about the budget impact for public drug coverage programs. Therefore, we studied the impact of public prescription drug coverage for both drugs on utilization, adherence, and public and private expenditure in British Columbia, Canada. METHODS: We used provincial administrative claims data from January 2014 to June 2017 for all individuals historically tested for either hepatitis C and/or human immunodeficiency virus. Using interrupted time series analysis, we examined the impact of public insurance coverage on treatment uptake, adherence (proportion of days covered), and public and private expenditures. RESULTS: Over our study period, 4,462 treatment initiations were eligible for analysis (1,131 sofosbuvir and 3,331 ledipasvir-sofosbuvir, which include 19 patients initiated on both treatments). We found the start of public coverage for sofosbuvir and ledipasvir-sofosbuvir increased treatment uptake by 154%. Adherence rates were consistently high and did not change with public coverage. Finally, public expenditure increased after the policy change, and crowded out some private expenditure. CONCLUSION: Public coverage for high-cost drugs for hepatitis C dramatically increased use of these drugs, but did not reduce adherence. From a health policy perspective, public payers should be prepared for increased treatment uptake following the availability of public coverage. However, they should not be concerned that populations without private insurance coverage will be less adherent and not finish their treatment course.

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)0,006
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,237 · 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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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