條文本
PDF
摘要
目標在美國醫療保健係統和全球範圍內，藥物獲取障礙一直是一個持久而難以捉摸的挑戰。與費用相關的藥物不依從性(CRN)是衡量旨在避免費用的藥物不依從性行為的重要指標。對老齡人口CRN行為的縱向研究很少。
設計采用健康和退休研究進行縱向研究，每兩年評估自我報告的CRN。
設置美國老年人的總體情況。
參與者2004年，研究人員對年齡在50歲至54歲(嬰兒潮一代)、65歲至69歲(沉默一代)和80歲或以上(最偉大的一代)的三組美國人進行了跟蹤，直到2014年。
幹預無幹預觀察。
主要和次要結果測量2004年至2014年三代隊列的縱向CRN率。使用廣義估計方程，分別考慮了三個隊列的CRN隨時間的重複測量，得出了包括社會人口學、收入、保險狀況、日常生活活動限製(ADLs)和日常生活工具性活動(IADLs)在內的一係列廣泛變量對CRN的人口平均影響。
結果“嬰兒潮一代”、“沉默一代”、“最偉大一代”(1925年、2839人、2666人)在2004年分別為1230萬人、820萬人、770萬人。在所有三代隊列中，年齡的增加與報告CRN的可能性降低相關(p<0.05)，控製了人口統計學、收入、保險狀況、功能狀況和共病情況。與2004年相比，2014年所有三代隊列的糖尿病、癌症、心髒病、中風患病率均較高，具有醫療-醫療補助雙重資格的受訪者比例較高，而擁有私人保險的比例較低(p<0.05)。
結論與疾病負擔、收入和保險狀況無關的CRN率下降的悖論表明，隨著美國人年齡的增長，人群的CRN行為也在發生變化，這對社會政策產生了影響。
- 衛生政策
- 衛生經濟學
- 公共衛生
- 流行病學
- 衛生經濟學
數據可用性聲明
數據可以在一個公共的、開放訪問的存儲庫中獲得。公眾可從健康及退休研究網站下載有關檔案。
這是一篇開放獲取的文章，根據創作共用署名非商業(CC BY-NC 4.0)許可證發布，該許可證允許其他人以非商業方式分發、混音、改編、在此基礎上進行構建，並以不同的條款許可其衍生作品，前提是正確引用原始作品，給予適當的榮譽，任何更改都已注明，並且使用是非商業性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．
數據來自Altmetric.com
本研究的優勢和局限性
具有全國代表性的研究樣本。
與成本相關的藥物不堅持(CRN)的縱向隨訪(文獻中罕見)。
使用廣義估計方程的廣泛變量集對CRN的人口平均效應。
一組豐富的收入、保險狀況、疾病和功能狀態變量，用於風險調整。
沒有關於消費組合變化的信息，例如隨著時間的推移其他可自由支配的支出。
簡介
在美國醫療保健係統和全球範圍內，藥物獲取障礙一直是一個持久而難以捉摸的挑戰。最近的一項全國民意調查顯示，在目前服用處方藥的人中，四分之一的成年人(24%)和老年人(23%)難以負擔他們的處方藥，其中約十分之一(總體和老年人)表示“非常困難”。1與成本相關的藥物不堅持(CRN)衡量了避免成本的行為，並在國際上看到了關於其流行程度的新興文獻。例如，在一項針對11個發達國家55歲及以上生活在社區的成年人的研究中，作者發現美國的CRN患病率為16.8%，加拿大的CRN患病率為8.3%，排名第二，澳大利亞為6.8%。2許多患者在麵臨藥物需求和其他基本需求之間的艱難選擇時，會采取一些策略來避免這種成本，包括延遲開處方、不開處方、跳過劑量和分開劑量。許多行為、社會、經濟、醫療和政策相關因素已被確定為導致不堅持服藥的因素。3 - 5不堅持用藥與住院率和急診就診次數增加、死亡率升高、患者預後惡化以及下遊成本增加有關，後者給社會帶來了沉重的、可避免的醫療成本。6尺11寸因此，研究人員、從業者和政策製定者迫切需要深入了解導致不同人群間CRN差異的關鍵因素。
在CRN的許多危險因素中，年齡很少受到關注，即使在醫療保險人群中發現年輕的殘疾患者有更高的CRN率。12年齡是一個複雜的變量，反映了可能導致CRN上升的生物和社會因素的多個維度。例如，雖然老年人可能受到醫療保險(包括D部分門診處方藥計劃)的保護，但與此同時，他們的收入也較低，可能患有多種慢性疾病，需要更多的自掏腰包購買藥物。因此，它們的資源和藥物需求之間的緊張關係相對較高。關於衰老過程對CRN影響的文獻很少，大多數報道的年齡引起的CRN差異都是在橫斷麵研究的背景下進行檢查的。這些研究不清楚CRN的年齡差異是由於代際差異(即隊列效應)還是由於老齡化過程本身，也缺乏對混雜因素的充分控製。研究老齡化過程對CRN的影響很重要，因為如果經濟資源較少、疾病負擔較高的老年人報告CRN率較低，在其他條件不變的情況下，這可能意味著他們實際上在削減其他基本需求的支出，因此可能需要修改社會政策，以解決這一隱藏的危機。另一方麵，這是一個關於衰老過程中行為變化的有趣問題，因為它可能反映了隨著人們年齡的增長，對藥物(和生命)價值的評估的變化。
因此，我們建議對美國老年人群中CRN率縱向變化的假設進行檢驗。縱向分析將隊列效應從年齡效應的緩和中分離出來，廣泛的控製變量集(特別是收入和保險變量)進一步隔離了潛在的混雜。我們使用了健康和退休研究(HRS)13一個具有全國代表性的老年人(50歲或以上)樣本，以產生年齡對CRN的人口平均效應，控製廣泛的社會人口、保險和健康變量。
方法
數據
本研究采用2004年至2014年HRS數據。HRS是一項縱向小組研究，調查了50歲以上美國人的收入、就業、醫療保險、身體健康、功能狀況和醫療狀況的代表性樣本。13調查數據主要通過每兩年一次的電話采訪收集。如果受訪者在隨訪期間死亡，則記錄死亡率。
CRN是通過詢問參與者“有時人們會因為費用而推遲服藥或開處方”來衡量的。自上次麵談後或在過去2年裏，您是否因為費用原因服用的藥物少於處方?參與者要麼回答“是”，要麼回答“不是”，盡管他們可以選擇拒絕回答或說他們不知道。對於那些拒絕回答或說他們不知道的人，回答被視為沒有報告CRN。
創建隊列
我們在2004年創建了三代美國人隊列，年齡在50 - 54歲(嬰兒潮一代)，65-69歲(沉默一代)和80歲或以上(最偉大的一代)，跟蹤他們到2014年，並隨著時間的推移評估CRN。創建這三個隊列的原因是為了在基線時分離出CRN行為的代際差異，並通過控製其他混雜因素來比較這三個隊列中CRN行為的軌跡。這種劃分也符合美國人口普查和政策分析所定義的老年人口。14日15隊列年齡較窄的範圍進一步減少了各代之間的邊界誤差。在2004年至2014年之間進行跟蹤的原因是，盡管三個隊列經曆了2008年開始的大衰退，但到2014年，經濟基本上已經在穩定增長中恢複，因此這10年的時間為CRN在經濟衰退前、經濟衰退期間和經濟衰退後的軌跡提供了清晰的圖像，每個對應對象最多有6個觀察結果。采用2004年調查權重對CRN率進行加權，以反映全國估計數。
統計分析
由於我們的數據包括每兩年重複測量多達6次的CRN，我們開發了一種廣義估計方程分析(GEE)，以評估包括高齡在內的廣泛危險因素對CRN的人群平均影響，同時考慮到患者重複觀察之間的相關性，這些相關性通常是未知的。16這種方法的一個優點是變異性較低，因此比較更有效，使我們能夠在中等規模的樣本中發現社會經濟階層之間的差異。GEE模型使用二項家族函數、probit鏈接函數和可交換相關結構來處理二元結果變量和受訪者縱向隨訪之間的相關性。在本分析中，重複測量沒有特定的順序影響，因為患者可以間歇性地報告CRN，並且研究表明患者並不總是持續發生CRN。17在本分析中，從2004年到2014年，每一輪調查中，每個受訪者的年齡變量值增加了2歲。我們對每個危險因素對CRN的人群平均效應的檢查，為我們提供了年齡和CRN之間關係的進一步證據，以及保持不變的其他變量之間的抵消效應。
協變量
這些協變量包括社會人口學性別、種族和民族。由於保險狀況已被發現是CRN的重要預測因素，18我們在每一輪調查中都為那些參加了醫療保險、醫療補助、其他類型的公共保險、私人保險和沒有保險的人納入了一組指標變量，這些變量隨著時間的推移而變化。參加醫療補助計劃將表明他們處於經濟階梯的最底層，因為醫療補助計劃是一項經濟狀況調查，由國家資助的公共保險計劃，針對的是那些達到各州規定的貧困水平的人。研究還表明，盡管有額外的保險覆蓋範圍，但那些擁有醫療補助雙重資格的人可能有很高的CRN率，這可能是因為那些處於經濟階梯底層的人對自付付款或非貨幣因素高度敏感。19因此，我們在每一輪中都包含了醫療補助雙重資格的指標變量。納入醫療保險、醫療補助、醫療-醫療補助雙重資格和其他保險狀態變量，將梳理出醫療保險在克服窮人資源限製方麵的使能作用。雖然並非所有受訪者都有資格享受醫療保險，而且相當一部分醫療保險受益人擁有可靠的藥物覆蓋範圍，並且沒有參加醫療保險D部分門診處方藥計劃，20.我們在2006年至2014年的每一輪中都為D部分的入學人數增加了一個額外的指標變量，以進一步控製潛在的混雜。在設立D部分之前，我們進一步為2004年創建了一個指標變量。
我們還在每輪調查中納入了兩個功能狀態變量:日常生活活動限製(ADLs)和日常生活工具性活動(IADLs)。21日22這兩個變量衡量了在執行諸如穿衣、洗澡、吃飯、如廁、起床和走路(ADLs)以及準備飯菜、購物、理財和接電話(IADLs)等任務時的限製數量。研究還表明，功能狀態是影響CRN的重要因素。23我們還在每一輪調查中納入了一係列共病條件，包括糖尿病、心髒病、中風和癌症。眾所周知，這些疾病對患者有很高的疾病負擔，既需要持續的醫療護理，又需要高昂的藥物治療費用。18
HRS有一套豐富的關於收入來源的問卷，考慮到許多老年人已經退休，工資收入將是一個糟糕的代表，我們首先為總收入創建了一個變量，包括每個病人的工資、養老金、失業救濟金、社會保障(SS)收入以及投資和金融資產的收入在線補充附錄I參閱收入來源一覽表)。因為並不是每個與收入相關的變量都是按月計算的，所以我們將這些變量外推到年收入。因為並非所有受訪者都報告了收入(這在社會科學研究中很常見)，24我們創建了一個虛擬變量，表示那些沒有報告收入的人。
我們分別比較了2004年和2014年每個隊列的人口統計學變量、保險狀況和共病情況，使用回歸分析。其中，p值為2014年與2004年的參數估計，年齡、功能狀態等連續變量采用一般線性回歸，時變變量采用疾病狀況、保險狀況等二元變量采用邏輯回歸。對於非時變變量，包括性別、種族、教育程度，χ2進行了測試。
最後，為了調整2007-2009年可能對CRN產生短暫影響的大衰退，我們為2008年和2010年創建了一個指標變量，以控製衰退期間和衰退後的這一長期事件。所有分析均采用2004年樣本權重進行加權，以反映HRS的高度分層樣本設計，並對總體進行推斷。使用Stata V.14 (StataCorp)進行分析。
患者和公眾參與
沒有病人參與。
結果
表1顯示了2004年基線和2014年隨訪結束時三個隊列(嬰兒潮一代、沉默一代和最偉大的一代，分別為1925年、2839和2666名受訪者，分別代表2004年的1230萬、820萬和770萬人)的人口統計、保險狀況、功能狀況和共病狀況。與2004年相比，2014年所有三代隊列的糖尿病、癌症、心髒病、中風患病率均較高，具有醫療-醫療補助雙重資格的受訪者比例較高，而擁有私人保險的比例較低(p<0.05)。與2004年相比，2014年沉默一代和最大一代的IADL限製數量較高(p<0.01)，而嬰兒潮一代的IADL限製數量不高。從2004年到2014年，沉默一代和最偉大一代中沒有報告收入的人的百分比分別有所增加(p<0.01)，盡管嬰兒潮一代和沉默一代報告的收入在統計上沒有顯著差異，在最偉大一代中略有顯著差異(p=0.07)。
圖1顯示了觀察到的CRN率及其相關的95% ci。每個隊列的CRN率隨著時間的推移呈下降趨勢，盡管在大衰退後的2010年有小幅上升。圖2顯示了經人口統計、健康保險狀況、疾病狀況、功能狀況和D部分和大衰退指標控製的三代隊列的調整後的CRN率及其相關的95% ci。隨著時間的推移，每個隊列的CRN率普遍呈向下傾斜的趨勢。
觀察2004-2014年各世代隊列的CRN率。這些數字采用2004年HRS樣本權重進行加權。CRN，與費用相關的藥物不堅持。
2004-2014年按世代隊列調整的CRN率。這些數字采用2004年HRS樣本權重進行加權。CRN率的調整值來自於控製每代隊列的人口統計學、健康保險狀況、疾病狀況、功能狀況以及D部分和大衰退指標的廣義估計方程。CRN，與費用相關的藥物不堅持。
表2顯示了年齡效應的人口平均估計以及三代隊列的其他危險因素。由於GEE分析是基於probit鏈接函數和二元結果，這些係數可以解釋為當估計值較小時，由於自變量的單位變化而導致的CRN可能性的百分比變化。嬰兒潮一代、沉默一代和最大一代的年齡每增加1歲，報告CRN的可能性分別下降2% (p=0.01)、3% (p<0.01)和2% (p=0.02)。此外，女性更有可能報告CRN (p<0.01, p<0.01和p=0.05);與白人受訪者相比，黑人受訪者在所有三代隊列中更有可能報告CRN (p<0.01)。在嬰兒潮一代和沉默一代的隊列中，收入越高，報告CRN的可能性越低(p<0.01)，但在最偉大的一代中沒有。CRN與各世代的保險狀況之間的關係存在變數，一般而言，保險狀況在最大世代中不太可能具有統計學意義。在嬰兒潮一代(p<0.01)和沉默一代(p<0.01)中，患有糖尿病或心髒病與報告CRN的更高可能性相關，但在人數最多的一代中不是。類似地，在嬰兒潮一代中，大量iadl缺陷與報告CRN的更高可能性相關(p<0.01)，在沉默一代中相關性略顯著(p=0.09)，但在最偉大的一代中不存在。
討論與結論
在2004年至2014年期間，所有三代隊列的CRN患病率均出現了明顯、持續的下降趨勢(圖1和圖2)，盡管受到2008年之後的大衰退的短暫影響。在控製了包括性別、種族、民族、收入、保險狀況、共病狀況和功能狀況在內的其他危險因素後，在所有三代隊列中，老齡化與CRN呈顯著負相關。
CRN率的這種穩定下降伴隨著老年人功能狀態限製的增加和共病條件的增加，反映了所有三個隊列隨著年齡的增長而增加的虛弱和疾病負擔。在最偉大的一代中，醫療補助注冊人數增加，在所有三個隊列中，醫療補助-醫療補助雙重資格都有所增加，這可能提供了免受CRN的保護。然而，即使在對醫療補助計劃、雙重資格和所有其他保險變量進行調整後，隨著人口老齡化，CRN仍有明顯的下降模式。
盡管美國老年人的疾病負擔更高，需要更多的藥物消費，經濟資源固定或減少，但隨著年齡增長，CRN率下降的“悖論”似乎很強勁，通過一係列對混雜因素的控製持續存在。一種可能的解釋是，隨著人口老齡化和剩餘壽命縮短，藥物的價值可能會發生變化，導致人口改變他們的消費組合，並將更多的資源用於藥物使用。他們消費組合的這種變化將不可避免地限製他們支付住房、食品和交通等其他日常需求的能力。由於縱向增加的支付藥物的壓力，社會福利的持續損失，這方麵的文獻很少。需要更多的研究來評估社會政策的充分性，以幫助老年人應對隨著年齡增長而不斷增加的藥物需求。當縱向檢查CRN時，最近的一項研究表明，年齡較小是持久性CRN的危險因素。17這項研究的證據證實了患者的行為可能隨著年齡的增長而演變的假設。
在本研究中，我們納入了隨訪期間受訪者對CRN的所有觀察，而不考慮死亡率。很明顯，老一代的死亡率導致了樣本的流失。保留隨訪期間死亡的CRN受訪者的觀察結果提供了更豐富的數據集，更充分地反映了隨著人口年齡增長CRN的患病率。然而，那些已經去世的人在醫療需求和其他日常生活需求之間的緊張關係可能會增加，未來的研究應針對老年人在麵臨更大的死亡確定性時的應對策略。
這項研究受到以下事實的限製:HRS沒有數據來檢查消費捆綁的主觀評價，以得出盡管疾病負擔增加，醫療補助和醫療補助雙重登記人數增加，但CRN下降的確切原因。HRS也不允許對商品和服務的消費進行詳盡的檢查。未來的研究應針對這些問題，並進一步闡明老年人消費模式的變化。當他們麵臨耗盡畢生積蓄和疾病負擔增加的情況時，可能會被迫做出這種改變。進一步了解老年人麵臨的應對機製和權衡可能會對旨在保護他們的社會政策產生深遠影響。
結論
總之，我們提出了一個明確的案例，在三個美國世代隊列中降低CRN率，獨立於疾病負擔、虛弱、收入和保險狀況。這可能表明社會政策存在一個隱藏的缺口，因為老年人通過減少其他商品和服務的消費來應對增加的負擔，這可能會降低他們的整體福祉。我們需要更多的研究來了解這一現象，並改善我們的老齡化人口的社會政策。
數據可用性聲明
數據可以在一個公共的、開放訪問的存儲庫中獲得。公眾可從健康及退休研究網站下載有關檔案。
倫理語句
患者發表同意書
致謝
我們感謝審稿人的建設性意見。
參考文獻
補充材料
-
補充數據
此網頁文件由BMJ出版集團從作者提供的電子文件製作而成，並沒有對內容進行編輯。
腳注
發表於該研究的部分內容於2019年7月16日在瑞士巴塞爾舉行的國際衛生經濟學世界大會上發表。
貢獻者JZ作為保證人對整體內容負責。JZ JZ完全有權訪問研究中的所有數據，並對數據的完整性和數據分析的準確性負責。概念和設計:JZ。數據的獲取、分析或解釋:所有作者。稿件起草:JZ。對重要知識內容的手稿進行批判性修訂:所有作者。統計分析:JZ和DB。獲得資助:DM和JZ。行政、技術或物質支持:DM和JZ。監督:生理改變。
資金本研究部分由芝加哥糖尿病翻譯研究中心(CCDTR)試點和可行性資助(JZ和DM) (P30 DK092949)， NIH 5R21AG053749 (DM和JZ)和NIH P30AG066619 (DM和JZ)支持。
免責聲明資助者在研究的設計和實施中沒有任何作用;數據的收集、管理、分析和解釋;手稿的準備、審查或批準;並決定將手稿提交出版。
相互競爭的利益沒有宣布。
患者和公眾參與患者和/或公眾沒有參與本研究的設計、實施、報告或傳播計劃。
出處和同行評審不是委托;外部同行評審。
補充材料此內容由作者提供。它沒有經過BMJ出版集團有限公司(BMJ)的審查，也可能沒有經過同行評審。討論的任何意見或建議僅是作者的意見或建議，不被BMJ認可。BMJ不承擔因對內容的任何依賴而產生的所有責任和責任。如果內容包括任何翻譯材料，BMJ不保證翻譯的準確性和可靠性(包括但不限於當地法規、臨床指南、術語、藥品名稱和藥物劑量)，並且對因翻譯和改編或其他原因引起的任何錯誤和/或遺漏不負責。