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Enregistrement W4417441971 · doi:10.64057/001c.142461

Why is There a Ten-Fold Variation between States in Clozapine Usage among Medicaid Enrollees in the United States?

2021· article· en· W4417441971 sur OpenAlexaboutno aff
Rizelyn A. Benito, Michael H. Gatusky, Mariah W. Panoussi, Anisa S. Suparmanian, Brian J. Piper

Notice bibliographique

RevueScholarly Research In Progress · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClozapineMedical prescriptionMedicaidAntipsychoticSchizophrenia (object-oriented programming)Quarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Clozapine was the first atypical antipsychotic for treating schizophrenia, with a long history of controversy over its usage. Guidelines currently recommend clozapine for patients diagnosed with refractory schizophrenia. However, prescribers are underutilizing clozapine because of the costs associated with close monitoring of its adverse effects, particularly agranulocytosis. This is unfortunate because clozapine has demonstrated greater effectiveness compared with other antipsychotics. It is essential to examine clozapine usage to determine if it is being adequately utilized in the treatment of schizophrenia in the United States. Methods: Medicaid data, including the number of quarterly clozapine prescriptions and the number of Medicaid enrollees in each state from 2015 to 2019, was collected and used to evaluate clozapine use over time. Data analysis and figures were prepared with Excel. Results: The number of prescriptions, corrected for the number of enrollees in Medicaid, was generally consistent over time. However, average prescriptions per quarter were markedly lower in 2017 compared with other years, decreasing by 44.4% from 2016 average prescriptions per quarter. From 2015 to 2019, states from the upper Midwest and Northeast regions of the country had the highest average clozapine prescriptions per 10,000 Medicaid enrollees (ND: 190.0, SD: 176.6, CT: 166.2). States from the Southeast and Southwest had much lower average rates (NV: 17.9, KY: 19.3, MS: 19.7). Overall, there was a 10-fold difference in clozapine prescriptions between states from 2015-2019 (2015 = 19.9-fold, 2016=11.4 fold, 2017=11.6 fold, 2018=13.3 fold, and 2019=13.0 fold). There was a moderate correlation of (r(48)=0.50, p < 0.05) between prescriptions per 10,000 enrollees and the Medicaid spending per enrollee in each state in 2019. Conclusion: Clozapine is an important pharmacotherapy for refractory schizophrenia. Overall, clozapine use tends to be highest among the upper Midwest and Northeast states. Further research is ongoing to better understand the origins of the 10-fold regional disparities in clozapine use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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