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Enregistrement W4385876563 · doi:10.51731/cjht.2023.714

Utilization of Opioid Agonist Therapies in Canada

2023· article· en· W4385876563 sur OpenAlexaboutno aff
Ari L. Mendell, Chris Vannabouathong, Kim Le, Peter Dyrda

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Health Technologies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuprenorphine(+)-NaloxoneMethadoneOpioid use disorderMedicinePopulationOpioidAgonistPublic healthPharmacologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada continues to experience an opioid crisis that has had a devastating impact on public health, highlighting the importance of management strategies for opioid use disorder (OUD). Several opioid agonist therapies (OATs) for the management of OUD are available in Canada, including recent approvals of new brand name drugs and generic versions of widely used OATs. Coverage criteria for OATs are comparable across public drug plans in Canada. Methadone hydrochloride (HCL) and the combination of buprenorphine HCL and naloxone HCL (buprenorphine HCL-naloxone HCL) are typically listed as regular or open benefits; generics for these 2 medications have been available since 2020 and 2013, respectively. Sublocade and Probuphine — long-acting buprenorphine preparations approved by Health Canada in 2018 — have varied coverage that is often dependent on prior therapy requirement. The annual number of public claims for OATs decreased by 19.5% from 2018 to 2022. The market share of claims during this period was dominated by methadone HCL and buprenorphine HCL-naloxone HCL, with an increase in claims market share for buprenorphine over time (starting in 2020) and a negligible contribution by buprenorphine HCL. Additionally, in a subanalysis on the number of OAT claimants, the results did not indicate a decrease in individual beneficiaries for these medications; therefore, the decrease in OAT claims was likely driven by increased usage of OATs that require fewer claims per patient, as opposed to decreased OAT use in the population. Despite the decrease in annual OAT claims during the analysis period, total OAT expenditures increased every year, with a 67.0% increase from 2018 to 2022 (5-year total of $307 million). The increase was initially driven by buprenorphine HCL-naloxone HCL, which increased from $27 million (58.9% of OAT expenditures) in 2018 to $39 million (67.2% of OAT expenditures) in 2019. Thereafter, expenditures for buprenorphine drove overall OAT cost increases from 2020 onward, accounting for $22 million (28.2% of OAT expenditures) in 2022. In contrast, methadone HCL accounted for a decreasing proportion of expenditures each year ($19 million or 41.1% of OAT expenditures in 2018 to $16 million or 21.0% of OAT expenditures in 2022), despite having the greatest proportion of claims throughout the study period. The availability of new OAT formulations and generic versions of existing products, as well as other notable regulatory policy changes (e.g., Health Canada’s removal of the need for an exemption to prescribe methadone HCL) and reimbursement decisions (e.g., positive reimbursement recommendations from CADTH for the newer branded OATs, Sublocade and Probuphine), impacted the observed utilization and expenditure patterns, and will likely continue to influence decision-making, particularly where coverage has recently changed or has yet to change to reflect the evolving landscape. If the utilization of injectable buprenorphine (Sublocade) continues at the rate observed in this analysis, it will likely continue to drive increases in OAT expenditures; Sublocade has several patents and the earliest patent expiry is not until 2031, so generic versions of this formulation will likely not be available for several more years. Overall, the findings of this analysis may help to inform jurisdictions in funding decisions regarding OATs for the treatment of OUD.

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)0,005
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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