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Enregistrement W7073664458

Trends in prescriptions and costs of inhaled medications in chronic obstructive pulmonary disease: a 19-year population-based study from Canada

2019· other· en· W7073664458 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDove Medical Press (Taylor and Francis Group) · 2019
Typeother
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGlass properties and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCOPDMedical prescriptionPulmonary diseaseCohortObstructive lung diseaseHealth careCohort studyInhaled corticosteroids
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hamid Tavakoli1, Kate M Johnson1, J Mark FitzGerald2, Don D Sin3, Andrea S Gershon4, Tetyana Kendzerska5, Mohsen Sadatsafavi1,2 On behalf of the Canadian Respiratory Research Network1Respiratory Evaluation Sciences Program, Collaboration for Outcomes Research and Evaluation, Faculty of Pharmaceutical Sciences, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada; 2Institute for Heart and Lung Health, Department of Medicine, The University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada; 3Centre for Heart Lung Innovation (the James Hogg Research Centre), St. Paul’s Hospital, Vancouver, British Columbia, Canada; 4Institute of Health Policy, Management and Evaluation, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; 5Department of Medicine, Division of Respirology, The Ottawa Hospital Research Institute/University of Ottawa, Ottawa, Ontario, CanadaCorrespondence: Hamid TavakoliFaculty of Pharmaceutical Sciences, University of British, Columbia, Vancouver Campus, 2405 Wesbrook Mall, Vancouver, BC V6T 1Z3, CanadaTel +1 604 723 4923Fax +1 604 875 5179Email Hamid.tavakoli@ubc.caBackground: The patterns of medication use in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) may change over time due to the availability of new medications, updates in guideline-based recommendations, and changes in patient and care provider preferences.Objectives: To document population-level trends of filled prescriptions and costs for major classes of inhaled COPD therapies.Method: We used administrative health databases of the province of British Columbia, Canada, from 1997 to 2015, to create a retrospective cohort of COPD patients. We documented the percentage of patients receiving major inhaled COPD-related medications, including short-acting beta-2 adrenoreceptor agonists (SABA), long-acting beta-2 adrenoreceptor agonists (LABA), inhaled corticosteroids (ICS), short-acting muscarinic receptor antagonists (SAMA), and long-acting muscarinic receptor antagonists (LAMA). We quantified the average, and relative annual change in, dispensed quantities and costs (in 2015 Canadian dollars [$]) of medications. Combination therapy was assessed as the proportion of time covered by two or more long-acting medications of different classes.Results: A total of 176,338 patients were included in the final cohort (mean age at entry 68.7, 48.5% female). In 2015, the most common medication was ICS (45.7% of the patients), followed by LABA (36.5%). LAMA was the least used medication (18.9%). The number of filled prescriptions per patient per year for LAMA (+7.8% per year) and LABA (+4.9%) increased, while they decreased for SAMA (−6.3%) and SABA (−3.8%), and remained relatively constant for ICS. The average annual per-patient costs of inhaled medications were $570.8 in 2015, which was double the costs from 1997. Single-inhaler ICS/LABA had the highest rate of increase (11.6% per year), and comprised 53.7% of the total costs of inhalers in 2015. In 2015, 28.5% of the patient time was on combination therapies, with 7.1% on triple ICS/LABA/LAMA therapy.Conclusion: Utilization of inhaled therapies for COPD has changed significantly over time. The low utilization of LAMA and high utilization of combination therapies (particularly those containing ICS) do not seem to be aligned with COPD treatment guidelines.Keywords: COPD, medication, cost, trend, SABA, ICS, LABA, LAMA, SAMA

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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