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在25,733名糖尿病患者中使用药物使用药物的性别和年龄差异
糖尿病女性比糖尿病男性患冠心病和中风的过量风险更大[1，2]。在澳大利亚和其他地方的心血管疾病男性相比，心血管疾病女性的心血管疾病的处方不足[3，4]。糖尿病患者药理治疗中的性别差异不太明确[5-7]。估计有120万澳大利亚糖尿病患者，其中88％的45岁[8]。通过政府补贴的药品福利计划（PBS）和遣返PBS（RPB）接受葡萄糖降低药物的澳大利亚人口已从2012年的811,009个人增加到2016年的928,561个人，2015年成本为5.14亿美元，2015 - 16年[9]。尽管对葡萄糖降低药物的需求不断增加，但上一项针对生物医学成分的全国调查报告说，2011 - 122年，已知糖尿病的18岁男性和已知糖尿病的男性达到了推荐的糖糖血红蛋白（HBA1C）治疗目标[10] [10]。在2018年至19日的一项患者经验调查报告，在过去的12个月中接受任何药物处方的人中有6.7％的人因费用而延迟或未获得处方药，而与男性相比，与生活中最小的女性相比，生活在社会经济上最受损害的地区的人数更为普遍。虽然大多数处方药都由政府大量补贴，但每种补贴的药物仍然可能要花费高达42.5美元的普通患者和6.8美元的特许卡持有人（2022个数字）[12]。先前关于澳大利亚糖尿病患者使用药物使用的报告使用了自我报告的调查数据和不完整的PBS索赔数据，这些数据不包括在2012年中期之前的一般患者共付款下定价的处方（即药物（例如二甲双胍）的成本低于政府设定的最大患者药物成本）和/或仅包括特许卡持有人的PBS索赔数据[13-15]。另一份报告使用了完整的PBS数据集[9]，但不包括未在PBS数据集中收集的社会人口统计学指标和病史。了解糖尿病患者的药物使用是实现最佳健康结果的重要一步。因此，我们旨在描述在澳大利亚患有糖尿病和老年人中降低葡萄糖和心血管药物的使用，并探索性别和年龄差异。
应用基于价值的策略来加速获得新型癌症药物：卡塔尔肿瘤卫生经济专家小组的指导（Q
然而，卡塔尔每十万人口的癌症发病率远低于其他中东国家 [4]。卡塔尔公共卫生部国家癌症登记处报告称，2018 年，在近 270 万人口中，诊断出 2137 例新癌症病例。报告最多的癌症是乳腺癌、结直肠癌、前列腺癌、白血病和非霍奇金淋巴瘤 [6]。与全球趋势一样，人们怀疑卡塔尔特定类型癌症的死亡率也在下降 [7–9]。然而，患者、医疗保健系统和医疗机构的相关负担
GABA系统，这是针对认知障碍的药物的新靶标 - 与神经活性类固醇相关
认知功能障碍，解除疾病（例如阿尔茨海默氏病（AD））的患病率与老龄化人群并行增加。不同类型的慢性压力被认为对中枢神经系统（CNS）疾病的认知障碍的发展具有重要作用，因为认知障碍是主要的未满足医疗需求。增加的Gabaergic张力是压力效应的介体，但也是中枢神经系统迷失因素的其他因素。阳性GABA-A受体调节压力和性类固醇（类固醇-PAM），例如Allopreg-Nanolone（Allo）（Allo）和甲状酸酯乙酸乙酸酯会引起认知受损。因此，Allo会损害动物和人类的记忆和学习。 在转基因AD动物研究中，在生理水平上连续暴露于Allo会损害认知并增加退化性AD病理学，而间歇性的Allo注射增强了认知，表明Allo的多效性功能。 我们已经表明，GABA-A重新调节类固醇拮抗剂（GAMSAS）可以因此，Allo会损害动物和人类的记忆和学习。在转基因AD动物研究中，在生理水平上连续暴露于Allo会损害认知并增加退化性AD病理学，而间歇性的Allo注射增强了认知，表明Allo的多效性功能。我们已经表明，GABA-A重新调节类固醇拮抗剂（GAMSAS）可以
2022年8月23日
•所有患有糖尿病（DM）的申请人的初步认证需要FAA决定； •使用每组（A-F）的不超过一种药物； •固定剂量组合药物 - 将每个成分视为单独的药物。（例如，avandamet [rosiglitazone +二甲双胍]被认为是2-prug组件）； •根据普遍接受的糖尿病护理标准（美国糖尿病协会，美国临床内分泌学家协会），总计三种药物被认为可以接受常规治疗； •对于接受复杂护理的申请人（例如，4-药物治疗），请参阅AMCD； •对于AASI糖尿病的申请人，请遵循AASI； •咨询FAA以获取图表上未列出的任何药物； •观察时间：
处方药的生物靶标和神经退行性疾病的风险在美国医疗保险受益人
我们在2009年对美国医疗保险受益人进行了基于人群的病例对照研究（42,885例发生神经退行性疾病病例，334,387个随机选择的控制权）。使用2006 - 2007年的药物数据，我们根据其生物学靶标和对这些靶标的作用机制进行了分类。，我们使用多项式逻辑回归模型，同时考虑人口统计学，吸烟指标和医疗保健利用率，以估算141个目标行动对和每种神经退行性疾病的赔率比（ORS）和95％置信区间（CIS）。对于与所有三种疾病成反相关的目标动作对，我们在包括主动比较器组的队列研究中尝试了复制。，我们从2010年初到死亡或2014年底，即两年年度暴露后的五年后，从2010年初到死亡或2014年底的事件神经退行性疾病来构建了队列。我们在考虑相同协变量的同时使用了Cox的优势危害回归。
美国医疗保险受益人的处方药生物学目标和神经退行性疾病风险
2009 年，我们针对美国医疗保险受益人开展了一项基于人群的病例对照研究（42,885 例神经退行性疾病病例，334,387 例随机选择的对照）。使用 2006-2007 年的药物数据，我们根据药物的生物学靶点及其作用机制对所有已配药物进行了分类。我们使用多项逻辑回归模型，同时考虑人口统计学、吸烟指标和医疗保健利用率，估计了 141 个靶点-作用对和每种神经退行性疾病的比值比 (OR) 和 95% 置信区间 (CI)。对于与这三种疾病呈负相关的靶点-作用对，我们尝试在包括主动比较组的队列研究中进行复制。我们通过跟踪 2010 年初至 2014 年底死亡或死亡前神经退行性疾病发病情况（即两年暴露滞后后最多五年）来构建队列。我们使用 Cox 比例风险回归，同时考虑相同的协变量。
抗精神病药Aripiprazole，Brexprazole和
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成人癫痫患者抗癫痫药物的处方原则
特殊群体 ................................................................................................................................................ 9 女性 ................................................................................................................................................................ 9 学习障碍 ................................................................................................................................................................ 9 老年人 ................................................................................................................................................................ 9 丙戊酸 ................................................................................................................................................................ 10
补充表S1。在接受倾向分数之前的免疫调节药物分布重叠的患者
羟基氯喹3460（33）1970（33）1490（33）0.0051羟基氯喹单药治疗2278（22）1297（22）1297（22）981（22）981（22）0.0022 0.0022氯喹11（0）10（0）10（0）1（0）1（0）1（0）1（0）1（0）011 212122126262626（37）3726（37） （36）0.0035霉菌酸酯487（5）299（5）188（4）0.0413麦酚酸48（0）37（0）37（1）11（1）11（0）0.0616 leflunomide 566（5）（5）294（5）294（5）294（5）272（5）272（6）0.0568 AZATATAIPRINE 265（3）0.00（3）（3）（3）（3）（3）（3）（3）（3）磺胺嗪499（5）291（5）208（5）0.0173 Apremilast 212（2）122（2）122（2）90（2）0.0026环磷酰胺64（1）41（1）41（1）23（1）23（1）23（1）0.0199环孢素29（0）20（0）20（0）20（0）20（0）9（0）9（0）9（0）9（0）111 1） 0.0914口服糖皮质激素1125（11）692（12）433（10）0.0621
利用 Twitter 数据了解公众对 COVID-19 相关药物的批准使用和未列入药品说明书的使用的看法
目的：了解公众对未经证实的疗法紧急使用的讨论对于监测安全使用和打击错误信息至关重要。我们开发了一个基于自然语言处理的流程，以了解公众对 Twitter 上与 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 相关药物的看法和立场。方法：这项回顾性研究包括 2020 年 1 月 29 日至 2021 年 11 月 30 日期间 609 189 条美国推文，这些推文涉及在 COVID-19 大流行期间引起公众广泛关注的 4 种药物：(1) 羟氯喹和伊维菌素，有轶事证据的药物疗法；(2) 莫努匹拉韦和瑞德西韦，FDA 批准的符合条件患者的治疗选择。使用时间趋势分析来了解受欢迎程度和相关事件。进行了内容和人口统计分析，以探索人们对每种药物立场的潜在理由。结果：时间趋势分析显示，羟氯喹和伊维菌素比莫尔努匹韦和瑞德西韦受到的讨论多得多，尤其是在 COVID-19 激增期间。羟氯喹和伊维菌素高度政治化，与阴谋论、传闻、名人效应等有关。美国两大政党的立场分布明显不同（P < .001）；共和党人比民主党人更有可能支持羟氯喹（+55%）和伊维菌素（+30%）。具有医疗保健背景的人比普通人群更倾向于反对羟氯喹（+7%）；相比之下，普通人群更有可能支持伊维菌素（+14%）。结论：我们的研究发现，在 COVID-19 的不同阶段，社交媒体用户对药品说明书外使用和 FDA 批准的药品使用有不同的看法和立场，这表明卫生系统、监管机构和政策制定者应设计量身定制的策略来监测和减少错误信息，以促进安全用药。我们的分析流程和立场检测模型已在 https://github.com/ningkko/COVID-drug 上公开。