Does the type of pharmacy used influence medication adherence? A retrospective observational study in Aotearoa, New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Background: Community pharmacies in New Zealand have varying ownership and operational structures. Unlike independent pharmacies, corporate and hybrid pharmacies do not charge prescription copayments. Objectives: This research aimed to determine whether people receiving free prescriptions from corporate and hybrid pharmacies (via copayment waiver) have greater medication adherence than the users of independent pharmacies. Methods: A nationwide, retrospective, observational study linked 1 year of dispensing data (1/05/2022 to 30/04/2023) from the Pharmaceutical Collection to patient enrollment data using a National Health Index number to identify demographics of different pharmacy-type users. People were assigned to a particular type of pharmacy if they collected at least 70% of their prescriptions from there; if they did not meet this threshold, they were defined as mixed users. People were classified as adherent if dispensing data showed they collected their supply of medication to cover at least 80% of the study period. Results: The sample captured 218,080 people taking at least 1 diabetes medication, with a total of 360,079 unique medications being included in the analysis. The majority, 156,893, used independent pharmacies. The type of pharmacy used was shown to be a significant predictor of adherence. Corporate and hybrid pharmacy users were 0.90 (95% CI 0.88 to 0.93) and 0.93 (95% CI 0.90 to 0.96) times as likely be adherent than the users of independent pharmacies. Mail order pharmacy users were the most likely to be adherent, whereas mixed pharmacy users were the least likely to be adherent. Conclusions: Our findings suggest that prescription copayments provided by corporate and hybrid pharmacies are not the most significant barrier to medication adherence. Further research may identify more efficient ways of improving medication adherence than removing prescription copayments for all.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».