The Impact of the Type of Insurance Plan on Adherence and Persistence with Antidepressants: A Matched Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare adherence to, and persistence with, antidepressants (AD) in Quebec patients who are covered by private and public drug insurance. METHOD: A matched cohort study was conducted using prescription claims databases: reMed, a medication data registry for Quebec residents covered by private drug insurance, and Régie de l'assurance maladie du Québec database for Quebec residents with public drug insurance. Patients were aged 18 to 64 years and filled at least 1 prescription for an AD in monotherapy between December 2007 and September 2009 (194 privately and 2055 publicly insured patients). Adherence over 1 year was estimated using the proportion of prescribed days covered (PPDC). The difference in mean PPDC between patients with private and public drug insurance was estimated with linear regression. Persistence was compared between the groups with a Cox regression model. RESULTS: The PPDC was 86.4% (95% CI 83.3% to 89.5%) in privately insured and 82.2% (95% CI 78.5% to 85.9%) in publicly insured patients and the adjusted mean difference was 5.1% (95% CI 1.6% to 8.6%). Persistence was 51.0% in the private group and 19.7% in the public group at 1 year (P < 0.001); the adjusted hazard ratio was 0.49 (95% CI 0.30 to 0.79). CONCLUSION: Better adherence and persistence were observed in privately insured patients. Adherence difference may be due to lower copayment among privately insured patients.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».