Comparison of claims from high–drug cost beneficiaries in Ontario, Canada, and Australia: a cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, payers are struggling with rising drug costs, driven primarily by the increasing number of high-cost medications used by their beneficiaries. We aimed to compare the annual drug spending on claims from high-drug cost beneficiaries in the province of Ontario, Canada, and Australia. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis of public drug claims in Ontario and Australia from fiscal years 2006 to 2017. We identified the total government costs for prescribed medications per beneficiary. During the study period, public drug coverage in Ontario was provided to all residents 65 years of age and older, those with financial needs, and those living in long-term care or in need of home care. Australia maintains a publicly funded, universal system covering all citizens. Based on annual spending, we divided beneficiaries into 4 cost groups, representing the top 1%, top 5%, top 10% and the remaining 90%. We reported the following for each cost group: medication cost and proportion of total government spending, number of unique drugs dispensed per person and the top 10 most costly drug classes. RESULTS: In Ontario and Australia, the top 1% of beneficiaries accounted for a large and increasing proportion of all government drug costs, growing from 12% ($405 946 197) to 24% ($1 345 977 248) in Ontario, and from 14% ($86 565 586) to 34% ($416 097 984) in Australia between 2006 and 2017. The most costly drug classes among high-drug cost beneficiaries in both jurisdictions were biologics and hepatitis C treatments. INTERPRETATION: In both Ontario and Australia, a small number of beneficiaries accounted for a large proportion of public drug spending, driven largely by the use of expensive medications. The current development of potential national pharmacare strategies in Canada must optimize the use of high-cost drugs to ensure the sustainability of the program.
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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) | 0,011 | 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 ».