Characteristics of persons with multiple sclerosis covered by public drug insurance in a Quebec Birth Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Objective: People living with multiple sclerosis use medications for several indications, but little is known about their prescription drug use in Quebec, notably because the public drug insurance covers only part of the population. We compared the characteristics of those with public drug insurance to those privately covered. Methods: In a cohort of persons born in 1970-1974, we identified those living with multiple sclerosis by applying a validated algorithm to administrative health data. Individuals with public coverage were those who had at least one covered period after their date of diagnosis between January 1, 1997, and December 31, 2014. We used descriptive statistics to compare sociodemographic and healthcare utilization characteristics by type of coverage. Results: Among the 1363 persons living with multiple sclerosis, 720 (53 %) were covered by the public drug insurance. Individuals with public drug coverage were younger, more likely to be materially and socially deprived, and had a lower median income than those with private insurance, but otherwise had similar sociodemographic characteristics. The proportion of people who had at least one multiple sclerosis-related visit to a general practitioner (39 % versus 45 %) and hospitalization (6 % versus 3 %) differed among those with public compared to private coverage. However, the utilization of other health services, including neurologist consultations, did not differ by type of drug coverage. Conclusion: People with multiple sclerosis covered by the public and private drug insurance differed in terms of age, income, deprivation, multiple sclerosis-related visits to a general practitioner and hospitalizations, but not neurologist consultations.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».