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Enregistrement W4245736962 · doi:10.4102/hsag.v21i0.991

Maximum potential cost-savings attributable to generic substitution of antipsychotics 2008 to 2013

2016· article· en· W4245736962 sur OpenAlexaff
D. Husselmann, R. Joubert, J. R. Burger, M. S. Lubbe, M. Cockeran

Notice bibliographique

RevueHealth SA Gesondheid · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensHealth Sciences North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntipsychoticDefined daily doseMedicinePharmacoepidemiologyPopulationPsychiatrySchizophrenia (object-oriented programming)Medical prescriptionEnvironmental healthDrugPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Schizophrenia is a costly illness to treat, especially during a time of escalating medicine inflation costs, putting a large economic strain on patients, their families and the community. Treatment, however, can become more affordable through generic substitution.Objective: To determine the maximum potential cost-saving through generic substitution for both originator and more expensive generic items while observing the prescribing patterns of antipsychotics.Method: Antipsychotic medicine usage was analysed retrospectively during the study period 2008 to 2013 using data obtained from a nationally representative Pharmaceutical Benefit Management Company. The study population consisted of 4410 patients with ICD-10 codes (F20-F20.9) who had paid claims for an antipsychotic reimbursed from their prescribed minimum benefits. Active ingredients were identified using the MIMS classification system. Maximum potential cost savings were determined by substituting all originator and more expensive generic antipsychotic items with the cost of the least expensive generic antipsychotic item available.Results: Through generic substitution, a total potential cost-saving of ZAR4 642 685.45 could be possible from 2008 to 2013. Average cost per items increased from ZAR600.53 ± ZAR435.00 (median ZAR 539.82) in 2008 to ZAR1 196.59 ± ZAR 942.16 (median ZAR 940.72) in 2013 and had a significant effect on patients' contribution, which increased with 726.94% from 2005 to 2008. Psychiatrists prescribed the majority of antipsychotics. Although generic items claimed increased by 60.31% during the study period, psychiatrist still favoured non-generic prescribing (40.63%).Conclusions: Potential economic benefits can be generated with generic substitution.

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)0,004
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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