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Enregistrement W4391886324 · doi:10.1093/jcag/gwad061.304

A304 EXPLORING HEPATITIS C TREATMENT COST TRENDS OVER A DECADE: A CROSS-SECTIONAL ANALYSIS WITHIN MEDICARE PART D (2012-2021)

2024· article· en· W4391886324 sur OpenAlexaff
C H Tsai, Gunjan Malik, Stephen E. Congly

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyMedicineChronic hepatitisHepatitis CVirologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Chronic hepatitis C virus (HCV) infection negatively impacts quality and quantity of life. With the onset of direct-acting antivirals (DAAs), cure rates of HCV have increased to over 95%. Despite these advancements, chronic HCV infection continues to pose a substantial health and financial burden and without drug coverage, treatment of HCV with these DAAs is unaffordable. In the United States, Medicare Part D is a voluntary drug coverage plan predominantly for individuals covered by Medicare (typically over 65 years old) which can facilitate access to these DAAs. Aims This study aims to analyze the shifts in HCV treatment and spending in the USA from 2012 to 2021 for Medicare Part D and assess the impact of generic drugs on overall expenditure. Methods A retrospective cross-sectional study was conducted using publicly available Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) Medicare D drug spending data from 2012 to 2021. The total expenditure and utilization of HCV drugs was calculated, and average spending per beneficiary was utilized to estimate potential cost savings if generic DAAs were employed. Results The study revealed a decline in HCV claims and beneficiaries over 65 since 2015 with a peak of 134,752 beneficiaries decreasing to 35,735 in 2021. Accordingly, spending was the highest in 2015 (8.8 billion USD) and subsequently trended downwards to 1.5 billion in 2021. Over the ten-year period, the USA spent a total of 33.1 billion USD on HCV treatment. Harvoni accounted for 53% of the spending, followed by Sovaldi (17%) and Epclusa (14%). Generic drug utilization slowly increased with the introduction of generics in 2019 with 6.4% of beneficiaries treated with generic DAAs in 2019, rising to 15.3% in 2020 and 14.8% in 2021. If all prescriptions of Harvoni and Epclusa were substituted by ledipasvir/sofosbuvir and sofosbuvir/velpatasvir, respectively, there is a potential $2.7 billion cost reduction. This translates to a potential 47.3% reduction in HCV treatment expenditures from 2019 to 2021. Conclusions The decreasing number of beneficiaries for HCV treatment among people over the age of 65 suggests a decreasing HCV prevalence in this age group. This reflects the success of DAA treatment and low reinfection rates. However, the underutilization of generic DAAs despite their lower cost highlights a missed opportunity for substantial savings. This study emphasizes the importance of policy negotiations to ensure optimal resource management, advocating for a shift towards generic drug usage to alleviate the financial burden associated with HCV treatment. Trends in total spending on DAAs for HCV and number of beneficiaries within Medicare Part D from 2012 to 2021. Annual percent changes in expenditure are shown within the data bars. Funding Agencies None

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)0,003
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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