The Problem With Consumer Affordability of Prescription Medications in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Consumer affordability of prescription drugs is an ongoing problem in the United States. This study was undertaken to research the financial, physical, and economic effects of drug prices on consumers and the methods used by consumers to address such effects. Rational choice and power and politics theories were used to explain the decisions consumers make when they could not afford their medications and the role policies and politics play in drug pricing. The research questions concerned the relationship between consumers’ perceptions of drug pricing and their ability to purchase medications. The quantitative nonexperimental study involved the administration of a survey featuring selected questions from the 2019 KFF Health Tracking Poll. The sample size of 87 participants was comprised of individuals over 26 years old. All participants had to have their own medical insurance. Data was analyzed using chi-square test of independence to determine relationships between the categorical variables. Results showed no correlation between participants’ opinions on the price of medications and whether they were generic or should be purchased from Canada; however, participants did not believe drugs were priced fairly. There was a positive correlation between the cost of prescription and the use of drug discount programs. Policymakers and other stakeholders should consider the patient’s perspective when evaluating programs aimed at lowering the cost of medications, and they should seek to raise prescribers’ awareness of such programs. By doing so, policymakers and other stakeholders may be able to foster positive social change by providing financial, economic, and physical relief to consumers.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».