Population Trends of New Prescriptions for Antihyperglycemics and Antihypertensives Between 2014 and 2022
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the wake of pandemic-related health decline and health care disruptions, there are concerns that previous gains for cardiovascular risk factors may have stalled or reversed. Population-level excess burden of drug-treated diabetes and hypertension during the pandemic compared with baseline is not well characterized. We evaluated the change in incident prescription claims for antihyperglycemics and antihypertensives before versus during the pandemic. METHODS AND RESULTS: In this retrospective, serial, cross-sectional, population-based study, we used interrupted time series analyses to examine changes in the age- and sex-standardized monthly rate of incident prescriptions for antihyperglycemics and antihypertensives in patients aged ≥66 years in Ontario, Canada, before the pandemic (April 2014 to March 2020) compared with during the pandemic (July 2020 to November 2022). Incident claim was defined as the first prescription filled for any medication in these classes. The characteristics of patients with incident prescriptions of antihyperglycemics (n=151 888) or antihypertensives (n=368 123) before the pandemic were comparable with their pandemic counterparts (antihyperglycemics, n=97 015; antihypertensives, n=146 524). Before the pandemic, monthly rates of incident prescriptions were decreasing (-0.03 per 10 000 individuals [95% CI, -0.04 to -0.01] for antihyperglycemics; -0.14 [95% CI, -0.18 to -0.10] for antihypertensives). After July 2020, monthly rates increased (postinterruption trend 0.31 per 10 000 individuals [95% CI, 0.28-0.34] for antihyperglycemics; 0.19 [95% CI, 0.14-0.23] for antihypertensives). CONCLUSIONS: Population-level increases in new antihyperglycemic and antihypertensive prescriptions during the pandemic reversed prepandemic declines and were sustained for >2 years. Our findings are concerning for current and future cardiovascular health.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».