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介紹藥物不良事件(麵)在老年人常見急診和貢獻顯著,住院和死亡。出去,通常是由於潛在的不合適的處方(PIP)或者潛在的不恰當的遺漏(PIO),是可以避免的,如果不合適的處方或疏漏是識別和預防。識別脈衝/ PIO人口層麵上通過脈衝的應用/ PIO衛生行政數據評估工具可以提供一個獨特的機會來評估PIP / PIO的經濟負擔藥物費用以外的醫療體係尚未完成。本研究的目的是評估相關的經濟負擔PIP / PIO和估計的增量成本與不同的脈衝/ PIO在安大略省。
和分析方法我們將進行回顧性隊列研究使用安大略省的衛生行政數據庫。符合條件的患者,66歲以上人群規定至少一種藥物2003年4月1日至2014年3月31日(約240萬名患者)將被包括在內。人口由於分數的方法將被用於評估的總體負擔皮普在安大略省,而回歸分析將被用來估計的增量成本具體PIP標準和援助優先幹預的目標。
道德和傳播本研究機構審查委員會批準在新寧保健科學中心,多倫多,加拿大。通過出版傳播會發生,在國家和國際會議上表示,知識交流與不同的利益相關者。
- 流行病學
- 衛生政策
- 衛生經濟學
- 治療
這是一個開放的分布式條依照創作共用署名非商業性(4.0 CC通過數控)許可證,允許別人分發,混音,適應,建立這個工作非商業化,和其派生作品在不同的條款進行許可,提供了最初的工作是正確地引用和非商業使用。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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本研究的優點和局限性
這種獨特的研究提供了一個分析框架來評估潛在的經濟影響不合適的處方(PIP)在人口水平。
本研究受益於能夠將成本住院和急診除了藥物治療成本的評估PIP-related成本,以及能夠為潛在的混雜因素調整年齡和性別之外,提供一個低成本與皮普的偏差估計。
這項研究有一定的局限性共同研究使用衛生行政數據,主要不確定性患者堅持用藥,缺乏文檔的一些潛在的混雜因素。
識別相關的總成本與皮普提供進一步的證據來支持PIP作為醫療決策者的高度重視,而描述特定PIP場景的成本將為這些決策者提供可操作的目標地址皮普。
介紹
背景
藥物不良事件(麵)是常見的老年人由於生理上的漏洞與衰老和疾病有關。1這些貢獻顯著急診科(ED)訪問、意外住院治療上,2和住院的發病率和死亡率。3許多這樣的出去,可能是由於不適當的處方(pip)或潛在不恰當的遺漏(警務信息員)(或者叫潛在處方遺漏)是可以避免的,如果不合適的處方和/或遺漏的識別和預防。PIP / PIO也是最常見的老年人和皮普的可能性增加病人處方藥物比可能是臨床必需的,它被定義為複方用藥。4
已經開發出了許多工具來識別脈衝/ PIO(稱為皮普從現在起除非另有說明)在臨床的設置,包括阻止/啟動標準5(老年人的處方篩選工具/篩選工具提醒醫生對治療)和啤酒標準。6 - 10這些工具是昂貴和費時的單獨申請,未充分利用的。應用這些工具來評估處方全民健康的適當性管理數據可以提供一個獨特的機會來評估這兩個脈衝的頻率及其相關成本,在藥物和衛生服務使用,個人和人口水平。
證據不足
皮普與成本的增加和健康服務使用根據研究在愛爾蘭和英國,11 - 13但其在加拿大的經濟影響是未知的。PIP-STOPP研究使用子集CIHR-funded項目,目的是阻止/啟動和啤酒的標準適用於衛生行政數據位於臨床評價科學研究所(冰)識別PIP和安大略省PIO的人口水平,與住院治療上的協會,ED訪問和死亡率和衛生係統成本。14
確定整個衛生係統成本與皮普提供進一步的證據來支持PIP作為決策者的優先通過量化其整體衛生係統的負擔,而描述特定PIP場景的成本將為這些決策者提供可操作的目標地址PIP通過更好的理解成本歸因於不同的脈衝流的場景和更高的成本負擔小點的識別。
本研究協議細節的方法來評估整個衛生係統相關費用皮普在安大略省,以及估計的增量成本PIP場景,隨他們的下遊醫療資源使用和頻率。為了解決這些知識空白,本研究的目標是:
評估整體衛生係統成本與皮普在安大略省。
估計的增量成本與不同的PIP場景發生在安大略省。
方法
方法對於研究設計、參與者、數據集、曝光和群體大小在這項研究中被廣泛出版協議前麵描述的母公司研究14這裏隻是總結。常見的方法這兩個目標,包括研究設計、參與者和數據源,列出第一,緊隨其後的是曝光,結果,協變量和統計分析相關的目標。
研究設計
以人群為基礎的回顧性隊列研究設計,將使用相同的從一個更大的回顧,從以前的出版物以人群為基礎的隊列研究PIP和預測病人的識別結果在安大略省。14
觀察時間的定義
研究期間將跨度從2002年4月1日到2015年3月31日,基於必要的數據庫的可用性。病人收益期將從2003年4月1日到2014年12月31日,允許一年lookback期限前衛生服務利用和基線,以及一個為期90天的隨訪時間後可能的PIP允許相關的識別結果,圖1。我們選擇90天的觀察窗後的實例皮普的識別結果,因為我們不要認為皮普的潛在影響將超越這一時期。
觀察期間的定義。皮普,可能不合適的處方。
參與者
從數據被安置在冰,一大群病人有資格研究(約200萬人)已被確定。這些患者與安大略省安大略省居民66歲以上健康保險計劃(OHIP)藥物覆蓋率(大約97%的安大略老年人)已經至少分配一個處方2003年4月1日至2014年12月31日。
數據源
項目將使用從安大略全民衛生行政數據,位於冰。15日16訪問數據通過冰允許連接人口、社會經濟、醫院和門診衛生服務,醫生帳單數據集,和處方豁免Ontarians 65歲或以上的老人,或者那些需要社會救助。17成本數據可供所有醫生聲稱,住院,門診服務,家庭護理服務,長期和複雜的持續護理,在安大略省和醫療器械,而處方藥成本數據可供那些65歲或以上的,需要社會救助。以下數據集將與收集適當的和可用的曝光,結果所必需的和協變量數據分析:安大略藥物福利索賠數據庫(ODBD),放電文摘數據庫,同一天手術數據庫、國家門診報告係統,OHIP數據庫,數據庫(見網上注冊的人補充附錄A簡要描述每個)。此外,五ICES-derived軍團將用於情況確定為特定阻止/啟動標準要求如下診斷:哮喘,糖尿病,高血壓,慢性阻塞性肺病和充血性心力衰竭。18
目標1:由於PIP整體衛生係統成本
曝光
的子集阻止/啟動標準適用於衛生行政數據庫被確定基於所需的可用性數據的使用和編碼格式適用於ICES-housed使用藥物,衛生行政數據診斷(即國際疾病分類編碼)、醫療服務利用和醫生計費代碼。這個過程識別阻止標準的64%和27%的啟動標準適用於衛生行政數據可以通過冰。一份手稿準備詳細描述的編碼過程。19
感興趣的接觸將會是第一個出現的脈衝識別使用衛生行政數據庫中的每個病人隊列研究權責發生製期間從2003年4月1日到2014年12月31日。未暴露的患者將那些沒有經曆過任何皮普在研究權責發生製。
結果
主要結果將結合藥物治療,住院治療和ED訪問成本歸因於皮普由安大略衛生部和支付在3個月後,皮普長期護理。這些成本,從記錄的臨床事件歸因於皮普,將通過人群特異識別分數()方法。20 21識別成本,將使用冰成本計算算法。22這個算法可以識別的成本從任何衛生服務覆蓋的OHIP在定義的時間。22所有成本都將膨脹到2015美元C使用統計加拿大的消費者價格指數(cpi)。23住院治療上的擁堵的估計,ED訪問和藥物將通過發病率比派生(irr)從泊鬆或負二項回歸模型為每個結果,進一步詳細地描述統計分析部分。每一個擁堵的估計將乘以各自的醫療保健服務的總成本在90天的觀察期為整個人口,將總計獲得總成本歸因於PIP在研究期間。
雖然我們意識到並不是所有的人住院,ED訪問將與皮普有因果聯係,尚未得到充分認識醫療經常高昂在訪問和住院治療。24日25日因此,我們選擇使用可靠記錄臨床事件(住院和ED訪問)和他們的成本,以及藥物成本,最適合主要結果。這些成本被選為他們成本是最可靠地記錄臨床事件和那些最有可能與皮普。藥物成本,隻有那些由於阻止標準將決定和皮普患者要麼一開始則作為第一皮普,或多個第一PIP值將被排除在分析之外。這是確保所有的藥物成本是由於藥物的處方(即阻止標準),不遺漏的藥物(即開始標準),這實際上會導致成本的減少。
協變量
分析將成為潛在的混雜因素調整後,可通過省級衛生行政數據庫和已知或感知與皮普有關或與我們感興趣的結果(即住院,ED訪問和藥物使用),包括年齡,26日27日性,27收入五分位數,27 28田園風光,聚合診斷組分數(即疾病狀態),27 29 30許多獨特的藥物識別數字(即同時處方)年PIP之前,31-35處方數年PIP之前,36病人是否有MedsCheck(計費藥物審查由藥劑師,通常在社區)脈衝之前,年天數每年花在醫院的PIP之前,在6個月前訪問皮普。26日27日29日37-41
對於這個目標,確定協變量的狀態是在PIP日期為參與者經曆PIP和隨機分配指數的日期參與者不經曆一個脈衝,如下進一步的描述。
統計分析
相關的直接成本的發生任何第一個PIP安大略省將估計通過梳理與藥物和non-medication-related成本歸因於PIP通過下麵的步驟。
時間分配給皮普對未暴露的病人
由於PIP估計衛生係統成本,有必要比較的天數在醫院度過的,ED訪問的數量和新處方藥在參與者的數量,沒有破殼而出。要做到這一點,我們需要指定一個索引日期參與者沒有脈衝,這樣他們可比lookback和觀察窗為協變量和結果確定,分別。參與者沒有經曆皮普的索引日期將被視為隨機缺失。我們將進行參數生存分析參與者在經曆了皮普的群體,與他們time-to-first皮普從隊列條目作為響應變量在模型中。模型將分層按性別和年齡中位數在群體參與根據以下類別:66 - 70,71 - 75,76 - 80,81 - 85,86 - 90年,90歲以上的老人。模型將擬合來確定合適的隨機誤差分量分布。一旦確定了最佳擬合模型,生成的分布和適當的形狀和尺度參數,根據確定的分布,將被應用到參與者沒有通過SAS中的隨機數函數脈衝42為了把他們隨機分配到一個PIP指數開始日期和識別他們的90天的觀察窗。這個隨機分配做了三次,第一個隨機分配脈衝指數主要用於分析和大多數其他子群和敏感性分析,而其他兩個將被用來進行靈敏度分析,確定隨機分配方法是否會影響研究結果。參與者分配的PIP指數日期超出的隨訪期間將被排除在分析。暴露和未曝光的參與者,我們將決定他們之間的至少90天PIP指數結束日期和隨訪。如果這種差異小於90天,從分析參與者將被刪除。
這種方法分配索引日期non-PIP參與者選擇了簡單隨機分配的時間脈衝自time-to-first皮普在參與者經曆皮普的潛在分布是未知的,也不認為是正態分布,並認為不同的年齡和性別。我們不考慮匹配作為一個選項由於PIP患病率較高的老年人口導致難以找到合適的匹配對皮普的所有參與者。此外,第一天參與者的人口納入研究的參與者沒有PIP不能用作脈衝指數日期,這將使未曝光的組比期間暴露在脈衝分析係統地年輕,導致混淆,可能不是完全調整雖然年齡是作為協變量納入分析。
藥物使用、訪問和住院治療上歸因於皮普
irr ED互訪,天在醫院和藥物為參與者PIP和那些沒有PIP將通過參數估計確定PIP變量回歸模型的統計數據。三種模式將被創建,每個都有ED訪問的響應變量的數天在醫院和獨特的總數,新處方藥的PIP日期後90天內對於皮普的參與者,參與者或隨機分配PIP索引日期沒有經曆一個脈衝。每一個模型將前麵列出的協變量調整。對於每一個結果,泊鬆或負二項模型將安裝基於比較反應變量的均值與方差來確定overdispersion。43均值和方差應該相等,或大約是這樣,那麼將使用泊鬆模型。如果方差大,成正比的意思是,指示overdispersion,那麼將使用負二項模型。獲得的irr通過最佳擬合模型中的參數估計皮普變量為每個結果將被用來推導擁堵的各自結合暴露在皮普的人口比例(P經驗值),直接從我們的隊列PIP獲得流行在整個人口研究,通過萊文的公式:((P經驗值* (RR-1)) / ((P經驗值(RR-1)) + 1) * 100。20 21
總成本歸因於皮普
各自的擁堵的ED互訪,天在醫院和藥物將乘以每一個衛生服務總成本,分別獲得每個服務使用的總成本歸因於皮普在90天的觀察期。這些費用將被組合獲得衛生係統總成本歸因於PIP在研究期間。相同的方法將被用於獲取成本歸因於皮普。
亞組分析
上麵列出的類似方法將為了獲得成本歸因於PIP按年齡,講的中值年齡群體參與基於上述類別,和性。此外,ED的亞組分析訪問和住院費用將根據病人的第一個PIP是阻止或啟動標準,患者經曆多個第一PIP值排除在外。
目標2:特定皮普的增量成本標準
曝光
皮普將使用相同的方法確定目標1所示。具體的PIP標準將會被選擇的增量成本評估與每個人有關。為每個標準研究,感興趣的曝光將感興趣的皮普第一次發生每個參與者的隊列。暴露的參與者必須從未經曆過另一個PIP PIP日期前,以及在90天的觀察窗。未曝光的參與者不會經曆任何皮普在群體參與。
識別pip值模型,每一個個人的pip值適用於衛生行政數據標注在圖根據他們的頻率(軸)的原油平均醫療服務成本(即藥物治療,住院治療和ED訪問的總和(軸),圖2。確定了兩個阻止標準落在高成本的飛機由於其潛在影響力的pip值,隨著這架飛機附近的一個高頻標準也開始下降。低頻/低成本選擇阻止標準用於比較。pip值確定是:開始A6,阻止,阻止K2,阻止D8。開始A6被定義為血管緊張素轉化酶抑製劑的遺漏與收縮期心力衰竭和/或記錄的冠狀動脈疾病。阻止K2被定義為任何神經鬆弛藥的使用。阻止D8是標記為皮普,抗膽堿能類和規定的或antimuscarinics參與者與譫妄或癡呆,由於惡化的認知障礙的風險。最後選擇的皮普,阻止,被定義為雄激素(雄性激素)的處方主要或次要性腺機能減退的缺失。完整的定義,因為他們出現在阻止/啟動標準為每個選定的標準中描述表1,以及它們的頻率和原油成本的範疇。5
評估潛在的不合適的處方(PIP)頻率通過原油成本(住院、急診和藥物)來確定PIP場景建模。
結果
結果將合並後的住院,ED訪問和皮普藥物成本PIP日期後90天內。ED訪問和住院費用將獲得通過冰成本算法22C,膨脹到2015美元。住院和ED訪問費用,我們將嚐試獲得PIP藥物成本通過冰成本算法,但它不可能獲得隻有PIP藥物的藥物成本,隨著宏觀目前獲得所有藥物成本在一個指定的時期而不是每個藥物的成本。我們應該無法獲得通過宏觀PIP藥物成本,我們將確定最低假設藥物成本為每個PIP通過開智能手機應用程序,44提供所有可用藥物的藥品單價在安大略省和允許類內,便於比較,世衛組織定義的每日劑量為每一個藥物。45每日劑量的藥物成本乘以90來獲得最保守估計90天供應匹配觀察窗。最高和平均價格為每個PIP也將獲得並用於敏感性分析,這種方法應該使用,觀察脈衝增量成本成本核算方法的影響。
協變量
感興趣的協變量對目標2將在目標1一樣。所不同的是在皮普的作業日期確定參與者沒有經曆皮普的協變量的狀態。在目標2中,參與者沒有經曆的一個子集選擇PIP納入到分析基於精確,或類似的,索引日期作為一個參與者皮普。一旦包括參與者沒有脈衝將被分配相同的皮普的人約會與他們分享或相似指數的具體時間。這種方法參與者包容和皮普日期作業以來一直選擇參與者選擇一種有效的方法和皮普日期作業那將是最不可能的偏見研究結果是必要的。參與者的數量與感興趣的pip值範圍從幾千到200多000人,因此未曝光的參與者的數量需要減少大小的分析,從而排除隊列中所有未曝光的參與者。此外,該指數的協變量所有可用的日期是最不可能的參與者選擇與脈衝或成本和結果,從而減少潛在的參與者選擇引入的偏見。
統計分析
個人的增量成本讓每個PIP規範中描述表1和沒有問題的PIP將使用回歸分析模型。由於典型的分布與成本相關的數據,多個候選模型將評估來確定最適合的模型數據。這個過程將一個普通的最小二乘擬合的回歸和適合的評估模型,以及檢查異方差性。如果存在異方差性的證據,我們將進行一個廣義線性模型的選擇。鏈接要使用函數和方差結構將決定使用TRANSREG函數在公園的SAS和修改測試中,分別。泊鬆方差結構應選擇,成本將比的均值方差確定overdispersion是否存在以及是否負二項模型優先。所有候選模型將為上述協變量調整。每個模型的性能將會評估使用貝葉斯信息準則和圖形檢查的分布符合比較預計值和預期值。
病人和公眾參與
研究要解決的問題這個協議被告知病人的價值觀和偏好對於減少藥物負擔和改善他們的健康狀況,盡管沒有患者或公眾直接參與該協議的發展。本研究結果將患者組在我們研究網絡傳播。
道德和傳播
安全性和保密性的考慮
本研究利用以前收集衛生行政數據庫位於冰,從ICES@uOttawa訪問,不需要任何額外的幹預或數據收集病人的水平。冰鏈接鑒定以人群為基礎的衛生信息的人口水平,確保隱私和機密性的參與者。根據冰過程,細胞大小的不到5不會報道解決擔憂可能違反保密。
傳播
傳播通過發表研究結果和表示將主要發生在國家和國際會議。專業網絡將用於促進傳播與不同的利益相關者,包括衛生決策者在省和國家的水平。
原創性聲明
皮普的評估的經濟負擔和PIO人口水平使用有關衛生行政數據庫是第一個在我們所知的任何管轄權。這是第一個研究的利用有關衛生行政數據庫評估皮普的衛生服務成本和PIO藥物以外的成本,以及第一個研究,能夠調整潛在混雜因素超越了年齡和性別。
預期的局限性
我們的研究受到限製,共同研究依靠衛生行政數據庫可能影響我們的皮普的患病率和相關成本的估計。它不能被證實,參與者遵守有關藥物分發給他們的指示,或定期帶他們。堅持藥物治療隻能評估通過比較原始處方原定的日期到期的分配日期更新處方。也很難確定的一些皮普被阻止/啟動標準確實不合適沒有臨床或診斷數據不可用。46的一些阻止/啟動標準包括非處方藥物或藥物不受安大略省的公共醫療計劃(ODB),因此不捕獲ODBD或確認為PIP在我們的數據庫中。此外,我們無法確定的成本PIP藥物相關衛生行政數據庫由於複雜性和識別具體所需的時間從共有超過十億處方處方。因此,保守的方法將被用於識別藥物成本結果部分中所述。盡管有這些限製,我們有信心我們的研究將產生有用的,保守估計與皮普衛生係統的成本。
引用
腳注
貢獻者LMB寫原來的撥款申請這個項目和構思最初的想法。國開行領導這後續協議的發展。這個協議中列出的最後的方法是由國開行合作開發的,LMB, KT,直流和GS, LMB, KT特區和GS提供各自領域的專業知識。此外,國開行,LMB, KT特區和GS對稿件重要的知識內容,做了適當的改進建議和批準最終的版本。
資金這項工作得到了加拿大衛生研究院的研究(CIHR),格蘭特號碼287245 - hpm bruy - 46830(首席研究員:LMB)。國開行支持CIHR藥物安全性和有效性跨學科培訓計劃培訓和渥太華大學優秀獎學金。
相互競爭的利益沒有宣布。
病人的同意不是必需的。
倫理批準本研究機構審查委員會批準在新寧保健科學中心,多倫多,加拿大。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。