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Enregistrement W4220856531 · doi:10.1186/s40545-022-00420-4

Trends in Canadian prescription drug purchasing: 2001–2020

2022· article· en· W4220856531 sur OpenAlexaffabout
Mark Hofmeister, Ashwinie Sivakumar, Fiona Clement, Kaleen N. Hayes, Michael R. Law, Jason R. Guertin, Heather Neville, Mina Tadrous

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmaceutical Policy and Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensWomen's College HospitalNova Scotia Health AuthorityQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversité LavalUniversity of British ColumbiaPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionPrescription drugPharmacyAuditInpatient careEmergency medicineFamily medicineMedical emergencyBusinessHealth careAccountingPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2019, more than $34.5 billion was spent on prescription drugs in Canada. However, little is known about the distribution of this spending across medications and settings (outpatient and inpatient) over time. The objective of this paper is to describe the largest expenditures by medication class over time in inpatient and outpatient settings. This information can help to guide policies to control prescription medication expenditures. METHODS: IQVIA's Canadian Drugstore and Hospital Purchases Audit data from January 1, 2001, to December 31, 2020, were used. In this dataset, purchasing was stratified by outpatient drugstore and inpatient hospital. Spending trajectories in both settings were compared to total expenditure over time. Total expenditure of the 25 medications with the largest expenditure were compared over time, stratified by setting. Nominal costs were used for all analysis. RESULTS: In 2001, spending in the outpatient and inpatient settings was greatest on atorvastatin ($467.0 million) and erythropoietin alpha ($91.2 million), respectively. In 2020, spending was greatest on infliximab at $1.2 billion (outpatient) and pembrolizumab at $361.6 million (inpatient). Annual outpatient spending, although increasing, has been growing at a slower rate (5.3%) than inpatient spending (7.0%). In both settings, spending for the top 25 medications has become increasingly concentrated on biologic agents, with a reduction in the diversity of therapeutic classes of agents over time. DISCUSSION: Identification of the concentration on spending on biologic agents is a key step in managing costs of prescription medications in Canada. Given the increases in spending on biologic agents over the last 20 years, current cost-control mechanisms may be insufficient. Future research efforts should focus on examining the effectiveness of current cost-control mechanisms and identifying new approaches to cost control for biologic agents.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,353 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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