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背景：処方薬の遵守は、高齢患者にとって既知の健康関連の障壁であり、疾病管理のコントロールが不十分であり、健康の結果が悪化します。メディケア＆メディケイドサービスセンター（CMS）は、パートD STAR測定を通じて、薬物療法に大きな重点を置いており、高血圧、糖尿病、高脂血症などの慢性疾患状態の治療を中心に回転しています。しかし、医師がこれらの薬物に関して患者集団内の非遵守の程度を完全に把握しているかどうかは不明です。特に、患者はメディケアアドバンテージ処方薬（MA-PD）計画に登録しています。 目的：（a）MA-PDプランに登録されている患者間の薬物療法の認識を決定し、（b）請求データから得られた実際の遵守率とそれらの認識を比較する。 方法：テキサスMA-PD計画内で契約されたプライマリケア医（PCP）に調査が開発され、管理されました。以前に検証されたアンケートは、All-PCP四半期会議中に配布され、完了率と返品率を上げるという会議の結論の前に収集されました。PCPは、スタチン、経口抗糖尿病薬（OADS）、およびレニナンギオテンシン系（RAS）拮抗薬を含む、各CMSパートDスター薬物クラスのそれぞれに固執していると考えていた患者の割合を示すように要求されました。彼らが患者の大半が該当すると信じている金融カテゴリー。そして、患者の割合はサンプルを受け取ります。接着患者のPCPの知覚割合は、0.05の先験的なアルファレベルでカイ二乗検定を使用して、患者の計算率と比較されました。計算されたアドヒアランスは、薬局の請求データから得られ、CMSのターゲット順守しきい値（80％以上）を満たしています。このアドヒアランス率は、各PCPの患者集団の3つのすべての薬物カテゴリに対してカバーされた日（PDC）の割合を使用して計算されました。 結果：患者のアドヒアランスと実際のアドヒアランスのPCP認識を比較するために、226 PCPが使用されました。サンプル集団は、全国の医師の平均と同様の性別と年齢の分布を共有しました。しかし、より多くの人種的多様性が表されていました。患者のアドヒアランスのPCP認識、および接着患者の実際の割合は、スタチン、OAD、およびRAS拮抗薬によって有意に異なっていました（p <0.05）。スタチンについては、最も低い知覚率と実際の割合が報告されました。患者のアドヒアランスと接着患者の実際の割合に対するPCP認識は、3つの薬物カテゴリーで有意に異なっていました。PCPの正しい推定は、予想値よりも有意に低かった（p <0.0001）でしたが、過小評価と過小評価は期待値よりも有意に高かった（p <0.0001）。 結論：PCPは、患者プールの接着患者の割合を過剰または過小評価する可能性がほぼ等しくありました。
背景：処方薬の遵守は、高齢患者にとって既知の健康関連の障壁であり、疾病管理のコントロールが不十分であり、健康の結果が悪化します。メディケア＆メディケイドサービスセンター（CMS）は、パートD STAR測定を通じて、薬物療法に大きな重点を置いており、高血圧、糖尿病、高脂血症などの慢性疾患状態の治療を中心に回転しています。しかし、医師がこれらの薬物に関して患者集団内の非遵守の程度を完全に把握しているかどうかは不明です。特に、患者はメディケアアドバンテージ処方薬（MA-PD）計画に登録しています。 目的：（a）MA-PDプランに登録されている患者間の薬物療法の認識を決定し、（b）請求データから得られた実際の遵守率とそれらの認識を比較する。 方法：テキサスMA-PD計画内で契約されたプライマリケア医（PCP）に調査が開発され、管理されました。以前に検証されたアンケートは、All-PCP四半期会議中に配布され、完了率と返品率を上げるという会議の結論の前に収集されました。PCPは、スタチン、経口抗糖尿病薬（OADS）、およびレニナンギオテンシン系（RAS）拮抗薬を含む、各CMSパートDスター薬物クラスのそれぞれに固執していると考えていた患者の割合を示すように要求されました。彼らが患者の大半が該当すると信じている金融カテゴリー。そして、患者の割合はサンプルを受け取ります。接着患者のPCPの知覚割合は、0.05の先験的なアルファレベルでカイ二乗検定を使用して、患者の計算率と比較されました。計算されたアドヒアランスは、薬局の請求データから得られ、CMSのターゲット順守しきい値（80％以上）を満たしています。このアドヒアランス率は、各PCPの患者集団の3つのすべての薬物カテゴリに対してカバーされた日（PDC）の割合を使用して計算されました。 結果：患者のアドヒアランスと実際のアドヒアランスのPCP認識を比較するために、226 PCPが使用されました。サンプル集団は、全国の医師の平均と同様の性別と年齢の分布を共有しました。しかし、より多くの人種的多様性が表されていました。患者のアドヒアランスのPCP認識、および接着患者の実際の割合は、スタチン、OAD、およびRAS拮抗薬によって有意に異なっていました（p <0.05）。スタチンについては、最も低い知覚率と実際の割合が報告されました。患者のアドヒアランスと接着患者の実際の割合に対するPCP認識は、3つの薬物カテゴリーで有意に異なっていました。PCPの正しい推定は、予想値よりも有意に低かった（p <0.0001）でしたが、過小評価と過小評価は期待値よりも有意に高かった（p <0.0001）。 結論：PCPは、患者プールの接着患者の割合を過剰または過小評価する可能性がほぼ等しくありました。
BACKGROUND: Prescription medication adherence is a known health-related barrier for elderly patients, leading to insufficient disease control and negative health outcomes. The Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) have placed significant emphasis on medication adherence, through the Part D star measures, revolving around treatment for chronic disease states such as hypertension, diabetes, and hyperlipidemia. However, it is unclear if physicians fully grasp the extent of nonadherence within their patient populations with regard to these medications, specifically those patients enrolled in Medicare Advantage Prescription Drug (MA-PD) plans. OBJECTIVES: To (a) determine physicians' perceptions of medication adherence among their patients enrolled in MA-PD plans and (b) compare those perceptions with actual adherence rates obtained from claims data. METHODS: A survey was developed and administered to primary care physicians (PCPs) contracted within a Texas MA-PD plan. The previously validated questionnaire was distributed during an all-PCP quarterly meeting and was collected prior to the meeting's conclusion to increase completion and return rates. PCPs were requested to indicate what percentage of their patients they believed to be adherent to each of the CMS Part D star medication classes, which includes statins, oral antidiabetic drugs (OADs), and reninangiotensin system (RAS) antagonists; what financial category they believe the majority of their patients fall under; and what percentage of their patients receive samples. The PCPs' perceived percentage of adherent patients were compared with the calculated percentage of patients, using a chi-square test at an a priori alpha level of 0.05. The calculated adherence was obtained from pharmacy claims data, meeting the CMS targeted adherence threshold (≥ 80%). This adherence rate was calculated using proportion of days covered (PDC) for all 3 medication categories in each PCP's patient population. RESULTS: To compare PCP perception of patient adherence and actual adherence, 226 PCPs were used. The sample population shared similar sex and age distribution with the national physician average; however, there was more racial diversity represented. PCP perception of patient adherence, as well as the actual percentage of adherent patients, were significantly (P < 0.05) different across statins, OADs, and RAS antagonists; lowest perceived percentage, as well as actual percentage, were reported for statins. PCP perception of patient adherence and actual percentage of adherent patients were significantly different in the 3 medication categories. PCPs' correct estimations were significantly (P < 0.0001) lower than expected values, while over- and underestimations were significantly (P < 0.0001) higher than the expected values. CONCLUSIONS: PCPs were almost equally likely to over- or underestimate percentage of adherent patients in their patient pools.
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