112 Dual use of prescription insurance: drivers and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Nearly 30% of Veterans with diabetes fill their medications through both VA and Medicare prescription drug insurance and have complicated choices about where to fill medications.1 The study objective was to understand drivers and challenges of filling through both systems and identify informational needs. Methods We conducted semi-structured phone interviews with Veterans (n=24) and care partners (n=12), (e.g., family member, caregiver, or another involved in decisions about filling the Veteran’s prescriptions). The interview guide was developed based on the Ottawa Decision Support Framework.2 Interview transcripts were generated for thematic analysis. Results Veteran interviewees were older than care partner interviewees (respective mean ages 77 and 69). Most Veterans were male (88%) and most care partners were female (92%). The main drivers for filling diabetes medications through two systems were cost and formulary availability; additional factors included distance and trust in providers and healthcare systems. Participants reported challenges such as high and variable copays, inability to switch all medications from one system to the other, and inconsistent care coordination between VA and Medicare providers. Participants shared a preference to receive medications through one system and to be able to directly access information on expected medication costs and formulary availability through VA versus Medicare, as well as discuss this information with clinicians. Discussion Despite a preference to use a single system to fill all medications, cost and formulary availability were the primary reasons for choosing to fill through both systems. Logistics, communication challenges, and information gaps impact dual use; Veterans and care partners may benefit from targeted information that allows them to make choices aligned with their values. Conclusion Veterans and care partners have information gaps that lead to values-incongruent decisions on where Veterans fill their medications. Our next steps include creating a decision aid to help address this problem. References Taber DJ, Ward R, Axon RN, Walker RJ, Egede LE, Gebregziabher M. Ann Pharmacother. 2019;53(7):675–682. Hoefel L, O’Connor A, Lewis KB, Boland L, Sikora L, Hu J, Stacey D. Medical Decision Making. 2020;40(5):555–81.
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 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 | 0,004 | 0,015 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».