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Enregistrement W4366440277 · doi:10.1136/bmjopen-2022-070680

Healthcare utilisation and costs associated with adherence to antipsychotics among people living with HIV/AIDS and schizophrenia: a population-based cohort study in British Columbia, Canada

2023· article· en· W4366440277 sur OpenAlexafffundabout
Sony Subedi, Ni Gusti Ayu Nanditha, Hiwot M. Tafessu, Hasan Nathani, Martin St‐Jean, Julius Elefante, Thomas L. Patterson, William G. Honer, Julio Montaner, Viviane D. Lima

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSt. Paul's HospitalAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesHealth CanadaVictoria General Hospital FoundationPublic Health Agency of CanadaVancouver Coastal Health Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchMinistry of Health, British ColumbiaPublic Health AgencyCanadian Foundation for AIDS Research
Mots-clésMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Schizophrenia (object-oriented programming)CohortPsychiatryCohort studyEpidemiologyHealth carePublic healthPopulationGerontologyEnvironmental healthFamily medicineNursingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Non-adherence to antipsychotics is the greatest obstacle to treating schizophrenia. We assessed the economic and clinical impacts of adherence to antipsychotics among people living with HIV/AIDS (PLWH) and schizophrenia in British Columbia, Canada. DESIGN AND SETTING: A population-based cohort study in British Columbia, Canada. METHODS: Eligible PLWH were enrolled in the Seek and Treat for Optimal Prevention HIV/AIDS population-based cohort during 2001-2016, diagnosed with schizophrenia, on antipsychotics for ≥1 day, and followed for ≥1 year from schizophrenia diagnosis date or 1 January 2001, whichever occurred last. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: A two-part model assessed the marginal effect of adherence on healthcare costs (in 2016 Canadian dollar), while logistic regression examined the effect on virological failure, and generalised linear mixed models examined the effect on hospital readmissions within 30 days and length of hospital stay. RESULTS: Among 726 PLWH with schizophrenia, ≥80% adherence to antipsychotics increased from 25% (50/198) in 2001 to 41% (225/554) in 2016. In most years, we observed no difference in adherence to antipsychotics among those who used only injectables, only non-injectables, and a combination of both, or among those who have ever consumed typical/first-generation antipsychotics and who consumed only atypical/second-generation antipsychotics. Overall healthcare costs were higher in the non-adherent group ($C2185), driven by the average annual hospitalisation costs ($C5517), particularly among women ($C8806) and people who ever injected drugs (PWID) ($C5985). Non-adherent individuals also experienced higher hospital readmissions (adjusted odds ratio (aOR) 1.48, 95% CI 1.23 to 1.77), and longer hospital stays (adjusted mean ratio 1.23, 95% CI 1.13 to 1.35) in comparison to adherent individuals. We found no difference in virological failure by adherence groups, except when we stratified by gender where the aOR for women was 2.48 (95% CI 1.06 to 5.82). CONCLUSIONS: Our results showed that implementing strategies and interventions to increase antipsychotic adherence, particularly among women and PWID, will be critical in addressing this public health challenge.

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)0,002
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,303 · 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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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