Association between a publicly funded universal drug program and antipsychotic and antidepressant medication dispensing to children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prescribing of antidepressants and antipsychotics to children has increased worldwide, but little is known about how changes in drug funding policy influence the practice. In 2018, Ontario introduced a universal pharmacare program (OHIP+) for children and youth, amending it in April 2019 to cover only those without private insurance. We examined the association of these policy changes with antipsychotic and antidepressant medication prescribing. METHODS: We conducted a population-based study of antidepressant and antipsychotic medication dispensing to children ≤ 18 years old between September 1, 2014, and February 29, 2020. We obtained dispensing data from the IQVIA Geographic Prescription Monitor database, and used interventional autoregressive integrated moving average models to examine whether the implementation of OHIP + and its subsequent revision were associated with changes in dispensing. RESULTS: The implementation of OHIP + was not associated with changes in the rate of antidepressants (-19.3 units per 1,000 population; 95% confidence interval [CI]: -41.7 to 3.1) or antipsychotics (+ 1.0 unit per 1,000 population; 95% CI: -5.4 to 7.5) dispensed. Similarly, subsequent changes to the program restricting coverage to children without private insurance were not associated with antidepressant (0.3 units per 1,000; 95% CI: -7.4 to 7.9) or antipsychotic (1.0 units per 1,000; 95% CI: -0.9 to 2.9) dispensing trends. CONCLUSION: Implementation of a publicly-funded pharmacare program did not influence trends in antidepressant or antipsychotic medication dispensing among children.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».