Real-World Utilization Patterns of Long-Acting Injectable Antipsychotics in Canada: A Retrospective Study: Modèles concrets d’utilisation d’antipsychotiques injectables à action prolongée au Canada : une étude rétrospective
Notice bibliographique
Résumé
<b>Objective:</b> The objective of this study was to analyze the real-world prevalence of long-acting injectable (LAI) antipsychotic use and determine when LAIs are being used in sequencing of antipsychotic medications among Canadian patients with schizophrenia. <b>Methods:</b> This was a retrospective, longitudinal cohort study using Canadian pharmacy prescription data between August 2005 and June 2017. Patients with inferred schizophrenia spectrum disorder were indexed on the date of their first antipsychotic prescription and analyzed for minimum 12 months to track lines of antipsychotic therapy and LAI utilization. <b>Results:</b> A total of 16,300 patients were identified for analysis. 48.2% and 46.0% of index antipsychotic prescriptions were prescribed by a general practitioner/family medicine doctor and psychiatrist, respectively. 1,062 (6.5%) patients used an LAI during the study period. Of those patients, 789 used an LAI within two years of index (74.3% of LAI users; 4.8% of all patients). The majority of LAI use (62.0%) occurred in the third line of therapy or later. 65.0% of patients had tried at least two therapy lines, and most patients reported gaps of six months to one year between treatment lines. <b>Conclusion:</b> Despite their potential to reduce relapse in schizophrenia by improving treatment adherence, this study shows LAIs continue to be under-utilized in Canada. When used, LAIs are positioned late in sequencing of antipsychotic medications, often not initiated until years after diagnosis. Continued preference for oral APs with poor adherence may be negatively impacting prognosis and exacerbating burden of schizophrenia. Efforts should be invested to understand barriers to LAI uptake and advocate for earlier, widespread use of LAIs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».