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Enregistrement W4404935841 · doi:10.1111/1475-6773.14410

Drivers of infliximab biosimilar uptake: A comparative analysis of new biosimilar initiations versus switching in a national rheumatology registry

2024· article· en· W4404935841 sur OpenAlexaff
Eric T. Roberts, Nick Bansback, Chien‐Wen Tseng, Stephen Shiboski, Jing Li, Gabriela Schmajuk, Jinoos Yazdany

Notice bibliographique

RevueHealth Services Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésBiosimilarMedicineInfliximabMedicaidRheumatologyFamily medicineInternal medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To analyze the variability in new infliximab biosimilar starts as well as switching from bio-originator to biosimilar infliximab, across insurance payers and rheumatology practices nationally. STUDY SETTING AND DESIGN: Data came from Rheumatology Informatics System for Effectiveness, a national registry with electronic health records from over 1100 US rheumatologists. Key outcomes include ever use of a biosimilar, date of initiation, and date of switching. Key variables of interest include insurance payer and practice. DATA SOURCES AND ANALYTIC SAMPLE: Secondary analysis of 37,560 patients aged ≥18 years administered infliximab (bio-originator or biosimilar) between April 2016 and September 2022 in Rheumatology Informatics System for Effectiveness. We tested for differences in use of biosimilar infliximab by demographic characteristics, socioeconomic status, and diagnosis using standard mean differences and multivariable modified Poisson regression. We used generalized estimating equations to assess the adjusted effect of insurance and year of initiation on new biosimilar starts. We analyzed variation in biosimilar switching by insurance, date of switch, and practice. PRINCIPAL FINDINGS: A total of 8196 (21.8%) infliximab users ever used a biosimilar and use did not differ significantly by demographic or clinical characteristics. In 2022, uptake among new users was higher among those with Medicaid (55%; 95%CI 43%-68%) and private insurance (51%; 95%CI 46%-57%) compared to Medicare (36%; 95%CI 29%-43%). Few prevalent bio-originator infliximab users switched to a biosimilar, and switching was lowest among Medicare beneficiaries (7% vs. 14.2% in Medicaid and 16.9% among privately insured). In adjusted analyses, practice level differences explained 37% of variation among new biosimilar starts and 34% of variation among those switching to a biosimilar. CONCLUSIONS: Our findings underscore two critical areas for enhancing biosimilar infliximab usage: increasing switching among prevalent users and increasing uptake among Medicare beneficiaries initiating treatment. Significant variation in uptake across practices also suggests that local switching policies are likely key drivers of uptake.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,166
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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