Abstract 11314: Essential and Evidence-Based Cardiovascular Disease Medicine Availability in Low-Cost Generic Drug Plans
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Patients’ lack of access to affordable cardiovascular disease (CVD) medicines poses a crucial barrier to achieving desired cardiovascular outcomes. Many pharmacies have launched low-cost generic programs (LCGP) to expand medication accessibility. It is uncertain whether LCGPs include CVD drugs recommended by World Health Organization Essential Medicines List (WHO EML) and promote evidence-based prescribing. Our study aimed to estimate the availability of essential and guideline-recommended CVD medicines on LCGP in the United States (US). Methods: We selected 6 CVD conditions: atrial fibrillation (AF), heart failure (HF), hyperlipidemia (HLD), hypertension (HTN), stable angina (SA), and secondary prevention (SPX). LCGPs in the US with publicly available formularies were identified in February 2022. We used the 22 nd WHO EML edition and Class 1A recommendations (1ARec) from current CVD guidelines as reference standards. Availability was estimated using the proportion of coverage for each LCGP overall, and by condition. Results: Nineteen LCGPs were included. There were 122 WHO EML and 155 1ARec CVD drugs. No LCGPs offered at least 50% of WHO EML and 1ARec. Both WHO EML and 1ARec analyses showed that 9 of 19 LCGPs covered at least 30% of listed medications. Out of the 19 LCGPs, the proportion of essential and evidence-based CVD medicine availability was highest at Kroger (46.3% and 47.9%) and lowest at Costco (5.0% and 6.1%), respectively. Higher availability was observed for HLD medications: only TOPS and the Mark Cuban Plan had at least 80% of WHO EML available, and only the Mark Cuban Plan had at least 80% of 1ARec medications covered. HTN drugs were least available for both. Conclusion: The accessibility of CVD medicines is low in LCGP formularies with variation in availability by pharmacy and condition. To optimize the accessibility of CVD medicines and health outcomes, pharmacies with LCGPs should offer more essential and evidence-based CVD medicines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».