Overall medicine burden for people on lipid-lowering therapy: Cross-sectional analysis of national pharmacy dispensing data
Notice bibliographique
Résumé
MEDICINES are increasingly used to control risk factors; lipid-lowering medicines are recommended for cardiovascular disease (CVD) and risk. 1 Since 2016-17, statins have been the most commonly prescribed medicines in Australia 2 and, in 2016, they were prescribed to over 40% of older people. 1 Many other chronic conditions are commonly comorbid with CVD, including diabetes, chronic lung disease, mental health disorder and autoimmune conditions, 3 so patients taking statins are often prescribed multiple additional medicines.Polypharmacy is described as taking five or more concurrent medicines; 4 the polypharmacy rate among US patients with CVD aged ≥65 years increased from 24% in 2000 to 39% in 2014.5 As medicine number and complexity increase, so do the risks of adverse interactions and events, 4 and reduced patient adherence.6 In Australia, most longer-term medicines have been dispensed in monthly quantities, also necessitating frequent pharmacy visits, although Pharmaceutical Benefits Scheme (PBS) changes in September 2023 have begun to address this with 60-day supply for some items.People incur financial cost for medicines.International research shows that this is associated with reduced adherence, adverse outcomes and increased expenditure for the healthcare system.[7][8][9] The Australian PBS mitigates cost with a fixed patient co-payment for each prescription dispensed.In 2019 this was capped at $6.60 for low-income and disadvantaged 'concessional' beneficiaries, and at $40.30 for general beneficiaries.The PBS-published Dispensed Price for Maximum Quantity (DPMQ) indicates, for each medicine, the maximum chargeable by pharmacies, including all fees and mark-ups.10 Co-payments from registered family members contribute towards a PBS safety net threshold; in 2019 this was $390 for concessional and $1550.70 for general beneficiaries.After reaching this threshold, co-payments were removed for concessional beneficiaries and reduced to $6.60 for general beneficiaries.11 The aim of this study was to investigate the largely unknown medicine burden and costs for both general and concessional beneficiaries dispensed with lipid-lowering medicines in Australia.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».