Trends in Pediatric Blood Pressure–Lowering Prescription Fills During 2017–2023
Notice bibliographique
Résumé
Introduction There are no national estimates for blood pressure–lowering prescription trends among the U.S. pediatric population. This study describes trends in blood pressure–lowering prescription fills among individuals aged 3–17 years by sex and age group. Methods Data were obtained from IQVIA's Total Patient Tracker database covering 94% of all outpatient retail prescription fills in the U.S. The key outcome was blood pressure–lowering prescription fills during 2017–2023, utilizing a list of 113 generic medications from 21 drug classes. In addition, a subset of 20 medications recommended in the 2017 American Academy of Pediatrics guideline was examined. Annual population percentage and percentage change compared with 2017 were reported, and average annual percentage change was estimated using Joinpoint regression. Results From 2017 to 2023, blood pressure–lowering prescription fills among those aged 3–17 years increased slightly from 1.93% (95% CI=1.88%, 1.98%) to 2.09% (95% CI=2.04%, 2.14%). Among males, blood pressure–lowering prescription fills remained stable (between 2.32% and 2.38%; average annual percentage change=−0.3%; p =0.545), whereas fills among females increased by 23.9% (from 1.49% to 1.84%; average annual percentage change=4.16%; p <0.001). The sharpest increase occurred among females aged 13–17 years (from 2.26% to 3.17%; average annual percentage change=6.3%; p <0.001). Prescription fills for guideline-recommended medications either remained stable or declined, with some variation by sex and age group. Conclusions Results indicate growth in blood pressure–lowering prescription fills, especially among females aged 13–17 years. Increases were driven by medications not included in the 2017 American Academy of Pediatrics guideline, suggesting that blood pressure–lowering medications may be increasingly prescribed for conditions other than pediatric hypertension.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».