Persistence, switching, and healthcare use after initiating calcitonin gene-related peptide inhibitors: a real-world assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Migraine is a prevalent and disabling condition affecting one billion people worldwide. calcitonin gene-related peptide (CGRP) inhibitors have transformed migraine management. We describe real-world trends in CGRP inhibitor treatment, switching, discontinuation, and migraine-related health care use (including emergency department, ED, and ambulatory care visits). METHODS: Research data, providing data on inpatient and outpatient healthcare use and drug dispensation from a large sample of individuals with employer-sponsored health insurance in the United States. We identified adults using CGRP inhibitors (comprising both monoclonal antibodies, mAbs, and small-molecule CGRP receptor antagonists, gepants) as preventive treatment for migraine between May 2018 and December 2022. We evaluated treatment patterns, including switching between CGRP agents or other prophylactic migraine treatments, and therapy discontinuation. Healthcare and migraine-related medication use were compared one year pre- and post-CGRP inhibitor initiation. Migraine-related medications included preventive migraine-specific treatments (e.g., onabotulinumtoxinA), non-specific preventives (e.g., antidepressants), and acute treatments-both migraine-specific (e.g., triptans) and non-specific (e.g., opioids). RESULTS: We studied 148,100 adults with at least one CGRP inhibitor dispensation. CGRP inhibitor use increased over time, with newer agents being more commonly dispensed in recent years. Within the first year, 10.3% of individuals switched between CGRP inhibitors, and an additional 13.5% discontinued their first CGRP inhibitor without switching to another. Post-initiation, there was a 4.5% reduction in migraine-related medication use (95% confidence interval, CI: -4.9% to -4.0%, and 12.8% reduction in healthcare use (95% CI: -13.2% to -12.3%). CONCLUSIONS: CGRP inhibitors are increasingly used over time. About 10% switch between CGRP agents within the first year of initiation. There was reduction in other migraine-related medications and healthcare visits following CGRP initiation. TRIAL REGISTRATION: N/A.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».