The Impact of Eliminating Out-of-Pocket Payments on Asthma Medication Use
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale High costs of controller therapies may be a barrier to guideline-recommended asthma treatment. Objectives We determined whether eliminating out-of-pocket (OOP) payments among low-income patients with asthma impacted controller medication use. Methods We applied a controlled interrupted time series design to administrative claims data in British Columbia, Canada from 2017 to 2020. Cases were individuals with an annual household income <$13,750 in whom copays were eliminated in January 2019; there was no change in public coverage for the control group with annual income >$45,000. We evaluated trends in asthma medication costs, use, the ratio of inhaled corticosteroid-containing medications to all asthma medications, excessive use of short-acting β-agonists (more than one canister per month), and the proportion of days covered by controller therapies. Results There were 12,940 cases (62% female; mean age, 30.3 yr; standard deviation [SD], 14.9) and 71,331 controls (55% female; mean age, 31.3 yr; SD, 16.3). Removal of OOP payments increased monthly mean medication costs by $3.32 (95% confidence interval [CI], $0.08 to $6.56, 2020 Canadian dollars), days’ supply of controller medications by 1.50 days (95% CI, 0.61 to 2.40 d), and the ratio of inhaled corticosteroid-containing medications to total medications by 4.20% (95% CI, 0.73% to 7.66%) compared with the control group. The policy had no effect on the proportion of days covered by controller therapies (0.01; 95% CI, −0.01 to 0.04), but nonsignificantly decreased the percentage of patients with excessive short-acting β-agonist use (−6.37%; 95% CI, −12.90% to 0.16%). Conclusions Removal of OOP payments increased the dispensation of controller therapies, suggesting cost-related nonadherence could impair optimal asthma management.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».