Patterns of cost-related medication underuse among Canadian adults with cancer: a cross-sectional study using survey data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cost-related medication underuse (CRMU) has been reported within the general population in Canada. In this study, we assessed patterns of CRMU among Canadian adults with cancer. METHODS: This is a cross-sectional study using survey data. We accessed data sets from the 2015/16 Canadian Community Health Survey (CCHS) and reviewed the records of adults (≥ 18 yr) with a history of cancer who were prescribed medication in the previous 12 months. We collected information about sociodemographic features, health behaviours and CRMU, and conducted a multivariable logistic regression analysis for factors associated with CRMU. RESULTS: A total of 8581 participants were eligible for the current study. In the weighted multivariable logistic regression analysis, the following factors were associated with CRMU: younger age (odds ratio [OR] 2.55, 95% confidence interval [CI] 1.79-3.63), female sex (male sex v. female sex OR 0.62, 95% CI 0.44-0.88), Indigenous racial background (Indigenous v. White OR 2.37, 95% CI 1.49- 3.77), unmarried status (OR 1.59, 95% CI 1.09-2.30), poor self-perceived health (excellent v. poor self-perceived health OR 0.36, 95% CI 0.17-0.77), lower annual income (< $20 000 v. income ≥ $80 000 OR 3.08, 95% CI 1.75-5.41) and lack of insurance for prescription medications (OR 2.49, 95% CI 1.77-3.50). INTERPRETATION: The toll of CRMU among adults seems to be unequally carried by women, racial minorities, and younger (< 65 yr) and uninsured patients with cancer. Discussion about a national pharmacare program for people without private insurance is needed.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».