The potential savings of using thiazides as the first choice antihypertensive drug: cost-minimisation analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background All clinical practice guidelines recommend thiazides as a first-choice drug for the management of uncomplicated hypertension. Thiazides are also the lowest priced antihypertensive drugs. Despite this, the use of thiazides is much lower than that of other drug-classes. We wanted to estimate the potential for savings if thiazides were used as the first choice drug for the management of uncomplicated hypertension. Methods For six countries (Canada, France, Germany, Norway, the UK and the US) we estimated the number of people that are being treated for hypertension, and the proportion of them that are suitable candidates for thiazide-therapy. By comparing this estimate with thiazide prescribing, we calculated the number of people that could switch from more expensive medication to thiazides. This enabled us to estimate the potential drug-cost savings. The analysis was based on findings from epidemiological studies and drug trials, and data on sales and prescribing provided by IMS for the year 2000. Results For Canada, France, Germany, Norway, the UK and the US the estimated potential annual savings were US$13.8 million, US$37.4 million, US$72.2 million, US$10.7 million, US$119.7 million and US$433.6 million, respectively. Conclusions Millions of dollars could be saved each year if thiazides were prescribed for hypertension in place of more expensive drugs. Our calculations are based on conservative assumptions. The potential for savings is likely considerably higher and may be more than US$1 billion per year in the US.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».