Current Utilization Patterns of Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The real-world use of glucagon-like peptide-1 (GLP-1) receptor agonists (RAs), which are funded for type 2 diabetes mellitus (T2DM) across public drug plans in Canada, was analyzed to determine their current utilization patterns and estimate their suspected use outside of T2DM. Drug plan expenditures in this drug class have increased significantly in recent months and we wanted to assess the extent of the utilization that was “off reimbursement criteria” (i.e., use outside of T2DM) because these drugs have demonstrated efficacy in other conditions that are not currently publicly funded but have regulatory approval (e.g., weight management). Ozempic (semaglutide injection) is the dominant GLP-1 RA brand (> 99% market share among public PT drug plans) and expenditures on it have accelerated. Expenditures on Ozempic have increased from $13.5 million in 2019 to $227 million in 2021. Increasing use of Ozempic can be partially attributed to non-T2DM claims. The proportion of claimants with suspected use outside of T2DM was 15% in Ontario and ranged from 0% to 8% across the other PT public drug plans; suspected use outside of T2DM is projected to be 1 in 5 claimants in Ontario in 2022. Among non-formulary claims (e.g., federal public plans, private insurance), this proportion ranged from 36% to 74% (data from 2021).
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.
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 | 0,001 | 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 découle