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Enregistrement W4312191125 · doi:10.1136/bmjopen-2022-061726

Effect of free medicine distribution on ability to make ends meet: post hoc quantitative subgroup analysis and qualitative thematic analysis

2022· article· en· W4312191125 sur OpenAlexafffundabout
Margaret Hess, Ri Wang, Aine Workentin, Hannah Woods, Nav Persaud

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario SPOR SUPPORT Unit
Mots-clésMedicineThematic analysisSubgroup analysisQualitative analysisPost-hoc analysisQualitative researchPost hocLogistic regressionFamily medicineDemographyInternal medicineMeta-analysisSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Out-of-pocket medication costs can contribute to financial insecurity and many Canadians have trouble affording medicines. This study aimed to determine if the effect of eliminating out-of-pocket medication costs on individual's financial security varied by gender, racialisation, income and location. DESIGN: In this post hoc subgroup analysis of the CLEAN Meds trial, a binary logistic regression model was fitted and a qualitative inductive thematic analysis of comments related to participant's ability to make ends meet was carried out. SETTING: Primary care patients in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Adult patients (786) who reported not being able to afford medicines during the previous 12 months. INTERVENTION: Free access to a comprehensive list of essential medicines for 24 months. PRIMARY OUTCOME MEASURE: Ability to make ends meet or afford basic necessities. RESULTS: There were no significant differences in the effect of free medicine distribution by gender (OR for male 0.82; 95% CI 0.51 to 1.33, p=0.76), age (older than 65 years OR 1.28; 95 % CI 0.62 to 2.64, p=0.73), racialisation (OR 0.85; 95 % CI 0.51 to 1.45, p=0.66), household income level (above US$30 000 per year OR 1.08; 95 % CI 0.64 to 1.80, p=0.99) or location (urban OR 0.47; 95 % CI 0.23 to 0.96, p=0.10). The main theme in the qualitative analysis was insufficient income, and there were three related themes: out-of-pocket medication expenses, cost-related non-adherence and the importance of medication coverage. In the intervention group, additional themes identified included improved health, functioning and access to basic needs. CONCLUSIONS: Providing free essential medications improved financial security across subgroups in a trial population who all had trouble affording medicines. Free access to medicines could improve health directly by improving medicine adherence and indirectly by making other necessities more accessible to people who have an insufficient income. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT02744963.

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)0,110
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,290
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1100,290
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,394 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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