The impact of eliminating out-of-pocket payments for medicines on low-income households: a controlled interrupted time series analysis using linked administrative data from British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is interest in reducing out-of-pocket payments for prescription medicines, but the effects of such interventions remain unclear. OBJECTIVE: To study the impact of changes to the public prescription drug insurance program in British Columbia (BC), Canada that eliminated copayments for low-income households. METHODS: We used administrative data from 2017 to 2021 from Population Data BC and a controlled interrupted time-series design to examine a 2019 policy that eliminated copayments for households with incomes below $13,750. Households with incomes over $45,000-who experienced no changes in public coverage-served as a control. Our primary outcomes were prescription drug expenditures and the number of prescriptions dispensed. We also conducted a pre-post analysis to study impacts on dispensing and expenditures across therapeutic classes. RESULTS: The intervention cohort included 9,095 patients representing 8,011 households with an average age of 48.4. The control cohort included 820,395 patients representing 471,778 households with an average age of 51.1. Copayment elimination led to a level increase of $3.85 (95 % CI: $1.13 - $7.03) in monthly drug expenditures and had no impact on the trend. The mean number of prescriptions dispensed had a level increase of 0.07 (95 % CI: 0.04 - 0.09) and the rate of dispensing increased by 0.006 prescriptions monthly (95 % CI: 0.002 - 0.010). Copayment elimination was associated with increased expenditures and dispensing across most therapeutic classes. INTERPRETATION: Copayment elimination for low-income households in BC led to significant increases in prescription drug expenditures and dispensing across drug classes. Eliminating copayments appears to be effective at improving access to medicines for lower-income families.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».