Stockholmarnas köp av läkemedel under 2006

Transkript

1 Stockholmarnas köp av läkemedel under 26 Socialstyrelsens nya läkemedelsregister ger nya unika möjligheter att följa upp läkemedelsanvändningen. I den här rapporten studeras stockholmarnas köp av receptförskrivna läkemedel under år 26. Bland annat köpte 6 procent av alla män och 76 procent av alla kvinnor i länet något läkemedel på recept. Antalet köpta läkemedel ökade med stigande ålder och bland de över 75 år hade 36 procent av männen respektive 42 procent av kvinnorna hämtat ut mer än tio olika substanser. Så gott som samtliga personer över 75 år köpte minst ett läkemedel. Den största läkemedelsgruppen var antikoagulantia och trombocythämmare som varannan person över 75 år behandlades med. Mer än var fjärde stockholmare köpte under året ut antibiotika som är den läkemedelsgrupp som användes av flest individer. Det största enskilda läkemedlet var penicillin V (Kåvepenin). Drygt 2 stockholmare använde under året minst en kur. Socialstyrelsens nya läkemedelsregister omfattar sedan juli 25 individbaserade uppgifter om alla svenskars utköp av receptförskrivna läkemedel [1, 2]. Statistiken från det nya registret är personnummerbaserad vilket ger nya analysmöjligheter. Bland annat kan antalet olika läkemedel per person, doseringar, utköpsintervall och förekomst av potentiella interaktioner studeras. Dessutom finns möjligheten att koppla läkemedelsköpen till andra register exempelvis över dödsorsaker, sjuklighet eller vårdutnyttjande. Läkemedelsregistret får användas för epidemiologiska undersökningar, forskning och statistik. Data tillhandahålls i krypterad form så att inga uppgifter om enskilda individer eller enskilda läkare kan röjas. I denna artikel har data från registret använts för att ge en bättre uppfattning om hur stockholmarnas läkemedelsanvändning såg ut under 26. Uppgifter för läkemedelsförsäljning som inte kan kopplas till något personnummer saknas i registret. Totalt sett utgör detta omkring 25 procent av den totala volymen läkemedel som konsumeras i länet. Begränsningen medför att registret inte kan användas för att studera användningen av flera specialläkemedel som främst säljs via rekvisition till sjukhus (exempelvis onkologiska medel och TNF-antagonister). Även översikten av konsumtionen av läkemedel som i stor utsträckning säljs receptfritt blir ofullständig (bland annat lätta analgetika, NSAID, antihistaminer och vissa hudpreparat). Recepten innehåller inga uppgifter om förskrivningsorsak/diagnos vilket medför att många kliniskt relevanta frågor blir obesvarade, till exempel genomsnittlig dosering eller följsamhet till Kloka listan vid behandling av en viss sjukdom. Registret är trots detta en fantastisk källa till ny kunskap om läkemedelskonsumtion. Läkemedelsstatistik hämtad från Janusinfo.se Publicerat

2 Två tredjedelar av stockholmarna köpte läkemedel på recept förra året Under 26 köpte 6 procent av alla män och 76 procent av alla kvinnor i länet minst ett receptförskrivet läkemedel, se figur 1. Det största antalet konsumenter av receptförskrivna läkemedel fanns hos den äldre befolkningen. Bland befolkningen äldre än 75 år köpte så gott som samtliga minst ett läkemedel. 2(11) 1 9 Män Kvinnor Andel individer per ålder & kön Totalt Åldersintervall Figur 1. Andel av befolkningen i Stockholms län som köpt receptförskrivna läkemedel. Data från Socialstyrelsens läkemedelsregister år 26. Det fanns vissa könsskillnader i den andel av befolkningen som hämtat ut läkemedel. Skillnaden var störst i åldersgruppen år, vilket till stor del kan förklaras av användning av p-piller. I åldersgruppen använde 28 procent av alla kvinnor p-piller. Andelen läkemedelskonsumenter var dock högre bland kvinnorna även bortsett från p-piller. Kvinnor fick dessutom i genomsnitt fler olika läkemedel än män, se tabell 1. Antalet läkemedel per individ ökade med stigande ålder och bland personer över 75 år hade 36 procent av männen och 42 procent av kvinnorna hämtat ut mer än tio olika sorters läkemedel på recept (Tabell 1). Om dessa individer dagligen intar tio läkemedel eller fler under hela året eller om de använt läkemedlen periodvis är oklart. Nämnvärt är att analysen endast omfattar olika substanser. Patienterna kan teoretiskt sett ha fått många olika fabrikat av varje enskild substans som används för kroniskt bruk och som omfattas av generikautbytessystemet. Tabell 1. Andel individer, procent av befolkningen i SLL per ålder och kön, som under 26 inte köpt något, respektive ett eller flera olika läkemedel på recept. Källa: Socialstyrelsens Läkemedelsregister. Andel (%) per ålder och kön som mottagit antal substanser Antal subst Ålder & kön Män Kvinnor Män Kvinnor Män Kvinnor Män Kvinnor Män Kvinnor Män Kvinnor Män Kvinnor Totalt Läkemedelsstatistik hämtad från Janusinfo.se Publicerat

3 Registret gör det möjligt att mäta prevalens och incidens Läkemedelsregistret gör det för första gången möjligt att mäta prevalens och incidens av läkemedelsanvändningen. Med prevalens avses i detta sammanhang antalet samtidiga användare av ett läkemedel. Med incidens avses antalet nya användare under en definierad tidsperiod. Begreppen kan illustreras grafiskt med en så kallad väntetidsfördelning,,se figur 2-4. I denna presenteras antalet nya användare (som tidigare inte köpt läkemedlet) varje månad. Prevalensen utläses som det totala antalet användare under den valda tidsperioden. Efter en tid har alla som kontinuerligt köper ut läkemedlet hunnit få sina recept expedierade och vi når ner i incidenstalet. Diagrammet i figur 2 illustrerar väntetidsfördelningen för trombocythämmare i SLL. År 26 köpte 12 stockholmare ut läkemedlet. Detta motsvarar en prevalens på 63 per 1 invånare, eller 6,3 procent av befolkningen i länet. Knappt 2 personer insattes på trombocythämmande behandling varje månad, vilket motsvarar en incidens på 13,3 per 1 personår. 3(11) Figur 2. Väntetidsfördelning för trombocythämmare i SLL 26 Köpmönstret för trombocythämmare är typiskt för läkemedel som används vid kronisk behandling, en relativt hög prevalens och en låg, men stabil månatlig incidens. Kurvorna för exempelvis diabetesmedel, tyreoideahormoner, antiepileptika och olika antihypertensiva medel har ett liknande utseende (se bilaga). Väntetidsfördelningen för antibiotika ser annorlunda ut med ett mycket litet antal långtidsanvändare och en hög månatlig incidens, se figur 3. En halv miljon stockholmare hämtade ut minst ett recept med antibiotika någon gång under 26. Antalet nya användare varje månad uppgick till 38. Andra läkemedelsgrupper vars köpmönster liknar det för antibiotika är till exempel analgetika, NSAID och olika hudpreparat (se bilaga). Väntetidsfördelningen för sömnmedel har däremot ett annat utseende vilket visar att en stor del av dem som köper sömnmedel får det för kroniskt bruk. Läkemedelsstatistik hämtad från Janusinfo.se Publicerat

4 4(11) Figur 3. Väntetidsfördelning för antibiotika i SLL 26 Väntetidsfördelning kan även användas för att illustrera säsongsvariation i incidens. För antibiotika kan en säsongsvariation med lägre incidens på sommaren skönjas. Väntetidsfördelningen för antihistaminer visar bland de mest tydliga exemplen på säsongsvariation med en kraftigt ökad incidens i samband med pollensäsongen i april-maj, se figur 4. Antiastmatika har en väntetidsfördelning med ett liknande utseende, och mindre säsongsvariationer finns även för flera andra läkemedelsgrupper (se bilaga). Figur 4. Väntetidsfördelning för antihistaminer i SLL 26 Läkemedelsstatistik hämtad från Janusinfo.se Publicerat

5 Måttenheten Definierade Dygnsdoser (DDD) kan användas för att bedöma hur många som teoretiskt behandlas med ett läkemedel. I vissa fall (trombocythämmare, tiaziddiureika och antidepressiva) visar data från nya läkemedelsregistret att DDD har gett en representativ bild. Läkemedelsköpen kan dock vara ojämnt fördelade bland användarna några köper stora mängder, medan andra gör enstaka köp. För läkemedel som används vid behov och i kortare kurer, till exempel sömnmedel, är det naturligt med denna skevhet i fördelningen av konsumtionen. För läkemedel som används för kroniskt bruk kan motsvarande skevhet illustrera en överkonsumtion eller problem med bristande följsamhet. Skevheten i läkemedelskonsumtionen kan illustreras med en så kallad lorenzkurva där andelen individer avsätts mot andelen av DDD som de köper ut, se figur 5-6. Ett exempel på läkemedel där de flesta användarna köper ut lika stora mängder (kurvan liknar en rät linje) är tyreoideahormoner, se figur 5. 5(11) Figur 5. Lorenzkurva för tyreoideahormoner köpta på recept av befolkningen i SLL år 26 Källa: Socialstyrelsens läkemedelsregister Kurvan för antivirala medel ser helt annorlunda ut, se figur 6. Det förklaras av att diagrammet omfattar både hiv-patienter som får kronisk antiviral behandling och patienter som får kortare kurer med aciklovir och valaciklovir för behandling av herpes. Läkemedelsstatistik hämtad från Janusinfo.se Publicerat

6 6(11). Figur 6. Lorenzkurva för antivirala medel köpta på recept av befolkningen i SLL år 26 Källa: Socialstyrelsens läkemedelsregister Lorenzkurvor för ett urval stora läkemedelsgrupper finns i bilagan. Varannan stockholmare köpte analgetika eller psykofarmaka Den största läkemedelsgruppen mätt i antal användare var nervsystemets läkemedel (ATC-grupp N), se tabell 2. Gruppen omfattar analgetika, psykofarmaka, antiepileptika, parkinsonmedel och demensmedel. Det är också den mest kostsamma läkemedelsgruppen, både på grund av det stora antalet användare och tillkomsten av flera nya kostsamma läkemedel mot neurologiska och psykiska sjukdomar såsom schizofreni och demens. Tabell 2. Antal läkemedelsförbrukare i Stockholms län per huvudgrupp av läkemedel förskrivna på recept 26. Källa: Socialstyrelsens Läkemedelsregister. Läkemedelsgrupp (ATCgrupp) Antal individer Läkemedel på recept Stockholms län 26 Antal individer /1 invånare MKr Kr / 1 invånare Miljoner DDD DDD / 1 invånare & dag Nervsystemet (N) Andning ( R ) Infektioner (J) Hjärta / kärl ( C ) Mage/tarm (A) Hud (D) *) Muskler/skelett (M) Urologi / gynekologi (G) Blodsjukdomar (B) Ögon & öron (S) *) Endokrina organ (H) Parasitsjukdomar (P) Tumörer / immunologi (L) *) Övrigt *) *) Endast få läkemedel med definerad dygnsdos DDD Läkemedelsstatistik hämtad från Janusinfo.se Publicerat

7 7(11) Andningsorganens läkemedel (ATC-grupp R) var näst största grupp och köptes av ett stort antal personer även om konsumtionen i dygnsdoser (DDD) per invånare inte var så hög. Orsaken är sannolikt en stor användning bland barn och ungdomar samt att många användare har säsongsmässiga besvär av allergi och astma. Den tredje största gruppen, mätt i antal personer, var medel mot infektioner (ATC-grupp J). Räknat i DDD var konsumtionen obetydlig. Detta kan bero på en hög förskrivning till barn och att många enbart använt läkemedlen i kortare kurer om 7-1 dagar. Antibiotika den mest använda läkemedelsgruppen Den största enskilda läkemedelsgruppen år 26 var antibiotika, se tabell 3. Drygt en fjärdedel av alla stockholmare köpte ut minst ett recept på antibiotika under året. Näst vanligast var antiinflammatoriska medel (NSAID) som även dessa i stor utsträckning förskrivits i kortare kurer. Den mest använda läkemedelsgruppen för kontinuerligt bruk var betablockerare, som köptes ut av 8,5 procent av alla stockholmare. Läkemedlen används dock främst i de äldre åldersgrupperna och köptes ut av närmare 4 procent av de över 75 år. Flera betablockerare är numera rekommenderade som tilläggsterapi vid måttlig hjärtsvikt och för sekundärprevention efter hjärtinfarkt. Den sannolikt största användningen är dock vid behandling av högt blodtryck. Då det under senare år har visat sig att dessa medel vid behandling av högt blodtryck har begränsade långtidseffekter på hjärtkärlhändelser och död, är de numera endast rekommenderade som andrahandsval på Kloka listan. Tabell 3. De tio vanligaste läkemedelsgrupperna på recept räknat per tusen invånare, (högsta prevalensen), i Stockholms län 26. Källa: Socialstyrelsens Läkemedelsregister. Läkemedelsgrupp Antal konsumerande individer / 1 invånare Antibiotika (J1 ) 279 Antiinflammatoriska medel exkl. Glukosamin (M1A) 126 Beta-receptorblockerande medel (C7) 85 Medel mot astma och KOL (R3 ) 84 Sömnmedel och lugnande medel (N5C ) 8 Opioidanalgetika (N2A) 78 Antihistaminer i tablettform (R6 ) 77 Glukokortikoider till utvärtes bruk (D7 ) 73 Paracetamol och liknande analgetika (N2B ) 72 ACE-hämmare och ARB (C9 ) 7 Antidepressiva medel (N6A ) 68 Medel vid magsår och reflux (A2B) 67 Bland de mest använda läkemedelsgrupperna finns också flera psykofarmaka (sömnmedel, lugnande medel och antidepressiva). Även dessa har en hög användning bland de äldre. De mest använda läkemedlen rekommenderas i Kloka listan Det största enskilda läkemedlet som flest stockholmare använde under året var penicillin V (Kåvepenin), se figur 7. Mer än 2 stockholmare använde under året minst en kur av läkemedlet. På topplistan över största enskilda läkemedel återfinns även andra antibiotika (doxacillin, amoxicillin), och läkemedel som ges i kortare kurer såsom smärtstillande (paracetamol, kodein) och hostmedel (Cocillana-Etyfin, Mollipect). Läkemedelsstatistik hämtad från Janusinfo.se Publicerat

8 8(11) Det största enskilda läkemedlet som används för kroniskt bruk var lågdos acetylsalicylsyra (Trombyl) som blodförtunnande för att förebygga hjärtinfarkt och stroke. Penicillin V (Kåvepenin) Diklofenak (Voltaren ) Paracetamol (Alvedon ) Acetylsalicylsyra (Trombyl) Metoprolol (Seloken ZOC ) Doxycyklin (Vibramycin...) Hostmedel centralt verkande (Cocillana-Etyfin) Simvastatin Hostkombinationer (Mollipect) Omeprazol Kodein komb (Citodon) Amoxicillin (Amimox ) Levotyroxin, t4 (Levaxin) Zopiklon (Imovane ) Mjukgörare (Propyless ) Patienter/1 invånare Figur 7. Vanligaste läkemedel (substanser) efter andel av befolkningen i SLL (patienter/1 invånare). Recept uthämtade år 26. Grönt = med på Kloka Listan. Källa: Socialstyrelsens läkemedelsregister Som framgår av figuren var följsamheten till Kloka listan mycket hög bland de mest använda läkemedlen. Det enda läkemedlet på topplistan som inte rekommenderas i Kloka listan är hostmedicinen Mollipect. Flera av de kostsammaste läkemedlen användes av få stockholmare De femton mest använda läkemedlen köptes alla ut av fler än 6 personer vardera under året. Bland de femton läkemedel som dominerade kostnadsmässigt var det bara två läkemedel metoprolol och omeprazol som användes av 6 personer eller fler, se tabell 4. Tabell 4. Största kostnadsposter år 26. Uthämtade recept bland befolkningen i SLL 26 Källa: Socialstyrelsens Läkemedelsregister. Läkemedelsstatistik hämtad från Janusinfo.se Publicerat

9 9(11) ATCkod Läkemedel Patienter PAT/TIN DDD/TIND SLLkostnad L4AA11 etanercept (Enbrel) 1 232,64, B2BD2 antihemofilifaktor a (Octonativ) 91,5, L3AB7 interferon beta-1a (Avonex, Rebif) 773,4, R3AK7 formoterol + budesonid (Symbicort) ,29 6, H1AC1 somatropin (Genotropin) 864,45, C1AA5 atorvastatin (Lipitor) ,65 17, L4AA17 adalimumab (Humira) 517,27, N5AH3 olanzapin (Zyprexa) ,81 1, J6BA1 immunoglobulin (Beriglobin) 1 198,62, R3AK6 salmeterol + flutikason (Seretide) ,14 4, N6AX16 venlafaxin (Efexor) ,96 5, C7AB2 metoprolol ,76 21, A2BC1 omeprazol ,48 16, B3XA1 erytropoietin (Eprex, Neorecormon) 1 227,64, A1AE4 insulin glargin (Lantus) ,66 3, Det kostnadsmässigt näst största läkemedlet användes enbart av 91 personer. I tabellen återfinns flera specialläkemedel som TNF-antagonister mot reumatoid artrit och inflammatoriska tarmsjukdomar, men även några basläkemedel som inte rekommenderas i Kloka listan (Lipitor, Nexium). Båda kombinationspreparaten vid astma/kol (Symbicort och Seretide) finns med på topplistan. Trots utvidgade indikationer på senare år samt att läkemedlen kan förbättra följsamheten till behandlingen för många patienter så finns en betydande nyförskrivning av kombinationerna till patienter som tidigare inte provat läkemedlen i singelterapi [3]. Det långverkande insulin glargin (Lantus) har på bara några år hamnat på topplistan i kostnader räknat. Under året köptes läkemedlet ut av en tredjedel av alla insulinbehandlade i länet. Med individdata går det också att beräkna läkemedelskostnad per patient. På topplistan över de dyraste receptförskrivna läkemedlen finns fem läkemedel med en kostnad på mer än en miljon kronor per patient och år, se tabell 5. Flera av dessa har använts av ett fåtal patienter. Tabell 5. Dyraste läkemedel år 26 (kostnad/patient). Uthämtade recept bland befolkningen i SLL 26 Källa: Socialstyrelsens Läkemedelsregister. ATC-kod Läkemedel Kr/patient Patienter Recept B2BD8 eptacog alfa, aktiverad (NovoSeven) A16AB2 imiglukeras (Cerezyme) <5 36 B2BD4 antihemofilifaktor b (Nanotiv) A16AB4 agalsidase beta (Fabrazyme) <5 15 B2BD2 antihemofilifaktor a (Octonativ) L3AX4 pegademas (Adagen) <5 4 A16AA5 kargluminsyra (Carbaglu) <5 6 B2BD3 aktiverat protrombinkomplex (Feiba) <5 29 A16AB3 agalsidase alfa (Replagal) <5 1 von willebrandfaktor + faktor VIII B2BD6 (Haemate) A16AX4 nitisinon (Orfadin) <5 22 H1AX1 pegvisomant (Somavert) <5 19 C2KX1 bosentan (Tracleer) L1XC6 cetiximab (Erbitux) <5 6 L1XC3 trastuzumab (Herceptin) <5 2 Läkemedelsstatistik hämtad från Janusinfo.se Publicerat

10 Topplistan domineras av blödarpreparat och särläkemedel för behandling av sällsynta ämnesomsättningsrubbningar, exempelvis Cerezyme vid Gauchers sjukdom och Fabrazyme vid Fabrys sjukdom. Även några onkologiska läkemedel som normalt expedieras via rekvisition förekommer på listan, till exempel cetuximab för behandling av kolorektalcancer och trastuzumab för adjuvant behandling vid bröstcancer. 1(11) Hostmediciner till barnen, diuretika till de äldre Det nya läkemedelsregistret ger också nya möjligheter att studera läkemedelskonsumtionen hos barn och äldre vars konsumtion varit svår att mäta med måttenheten DDD. De i särklass vanligaste läkemedlen bland barn är antibiotika. Närmare 3 procent av alla i åldersgruppen -14 år köpte ut minst ett recept på antibiotika under 26, figur 8. Andra vanliga läkemedel bland barn är hostmedel, antiastmatika, antihistaminer samt olika hud-, näs- och ögonläkemedel Patienter/1 invånare J1 Antibiotika R5 Hostmedel R3 Antiastmatika R6 Antihistaminer S1 Medel vid ögonsjukdomar D7 Glukokortikoider hud D2 Mjukgörare R1 Medel vid nässjukdomar S3 Ögon- öronmedel H2 Kortikosteroider systemiskt N2 Analgetika D1 Antimykotika hud M1 Antiinflammatoriska A6 Laxantia D6 Antibakteriella hud Figur 8. Vanligaste läkemedelsgrupperna bland barn 14 år som uthämtats på recept av befolkningen i Stockholms län. Källa: Socialstyrelsens Läkemedelsregister Skillnaden i läkemedelsanvändning är stor i den äldre befolkningen jämfört med barngruppen, se figur 9. Vanligaste läkemedelsgrupp bland de äldre är antikoagulantia och trombocythämmare som nästan varannan äldre i länet använder. Topplistan domineras av olika läkemedel mot hjärtkärlsjukdomar, men även vissa psykofarmaka och analgetika används i hög grad av våra äldre. Även antibiotika används i hög utsträckning av de äldre. Andelen som använt antibiotika någon gång under året är högre bland äldre individer än bland barn, trots att antibiotika utgör det mest använda läkemedlet i barngruppen. Läkemedelsstatistik hämtad från Janusinfo.se Publicerat

11 11(11) 6 Patienter/1 invånare B1 Antikoagulantia C3 Diuretika N5 Neuroleptika/lugnande/sömn C7 Betablockerare J1 Antibiotika N2 Analgetika C9 ACE-hämmare/ARB S1 Medel vid ögonsjukdomar B3 Medel vid anemier A6 Laxantia C1 Lipidsänkare A12 Mineralämnen C1 Medel vid hjärtsjukdomar A2 Ulcusmedel M1 Antiinflammatoriska Figur 9. Vanligaste läkemedelsgrupper bland äldre 75+ år. som uthämtats på recept av befolkningen i Stockholms län. Källa: Socialstyrelsens Läkemedelsregister Björn Wettermark, Åke Karlsson, Sten Ronge och Max Wirén Läkemedelsepidemiologiskt centrum, LEpC Läkemedelscentrum Referenser 1. Ronge S, Wettermark B. Nya registret ger mer nyanserad bild av läkemedelsförbrukningen. Rapport från LEpC Wettermark B, Hammar N, Fored M, Leimanis A, Otterblad Olausson P, Bergman U et al. The new Swedish Prescribed Drug Register Opportunities for pharmacoepidemiological research and experience from the first six months. Accepted for publication in Pharmacoepidemiol Drug Saf., In press, available online 3. Wirén M. Vanligare med kombinationspreparat mot astma. Rapport från LEpC Bilaga Data från läkemedelsregistret för Stockholms län år 26. Prevalenstabeller, väntetidsfördelningar och lorenzkurvor för ett urval stora läkemedelsgrupper. Läkemedelsstatistik hämtad från Janusinfo.se Publicerat

12 Läkemedelsgrupp Stockholms län: Sammanfattningstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 1 Patienter Andel män Snittålder DDD/TIN Prevalence/1 invånare Incidence rate/1 personår Lorenz 1-percentile Lorenz 5-percentile A2B Medel vid magsår och gastroesofageal reflux ,4 58,18 28,12 66,11 37,13 5,78 86,54 A6 Laxantia ,37 61,54 19,56 49,36 33,51 1,76 9,46 A8 Medel vid obesitas ,3 5,17 3,5 7,8 5,3 6,32 82,62 A1 Diabetesmedel 55 52,57 62,26 36,85 28,95 4,33 4,6 79,81 A1A Insuliner ,57 58,43 18,1 14,21 2,13 4,32 76,44 A1B Perorala diabetesmedel ,57 65,81 18,75 2,14 3,93 4,78 8,68 B1AA Dikumarolgruppen ,59 71,6 6,36 12,35 3,72 3,48 73,46 B1AC Trombocytaggregationshämmande medel ,51 72,28 59,6 62,76 13,33 2,88 66,92 B3BA Vitamin B ,35 69,28 24,35 27,25 1,55 4,22 7,28 B3BB Folsyra och derivat ,32 65,62 132,7 13,3 6,38 3,54 76,76 C1A Hjärtglykosider ,44 79,31 3,5 6,44 1,38 3,4 71,3 C1D Kärlvidgande medel för hjärtsjukdomar ,49 74,4 13,68 22,19 9,61 7,68 96,4 C3A+C3E+C9BA+C9DA Tiazider inkl kombinationer 86 9,4 67,44 4,57 44,84 11,39 3,1 67,58 C3C Loop-diuretika 62 62,4 75,3 34,73 32,36 9,36 12,14 81,36 C7 Beta-receptorblockerande medel ,47 66,62 41,58 83,83 19,3 4,26 78,64 C8 Kalciumantagonister ,48 68,73 38,81 38,66 9,49 3,32 73,84 C9 Medel som påverkar renin-angiotensinsystemet ,53 66,53 86,6 69,1 17,36 4,56 76,34 C9A+C9B ACE-hämmare inkl kombinationer ,57 67,24 47,53 35,57 11,96 4,5 82,96 C9C+C9D ARB inkl kombinationer ,48 65,71 35,66 34,5 8,23 3,8 7,84 C1A Kolesterol- och triglyceridsänkande medel ,53 66,22 82,34 61,84 15,87 5,1 75,16 D2 Hudskyddande och uppmjukande medel ,39 48,5 158,49 53,29 31,2 8,74 82,56 D7 Glukokortikoider till utvärtes bruk ,44 45,92 3,49 71,79 54,18 11,32 84,12 G3 Östrogener - Lågpotenta , 66,34 6,77 3,18 13,74 5,44 77,96 G3 Östrogener - Mellanpotenta , 58,71 1,9 19,37 6,45 3,8 78,66 G3A Antikonceptionella medel , 29,31 51,84 63,2 38,58 3,94 73,44

13 Läkemedelsgrupp Stockholms län: Sammanfattningstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 2 Patienter Andel män Snittålder DDD/TIN Prevalence/1 invånare Incidence rate/1 personår Lorenz 1-percentile Lorenz 5-percentile G4BE Medel vid erektil dysfunktion , 58,99 1,49 12,55 7,9 9,14 86,68 H2AB Glukokortikoider ,41 49,95 7,83 39,9 23,17 1,4 93,58 H3A Tyreoideahormoner 68 82,15 6,32 21,38 35,88 5,19 3,62 72,26 J1 Antibakteriella medel för systemiskt bruk exkl. Hiprex ,42 4,22 14,68 274,52 239,6 11,22 8,1 J2 Antimykotika för systemiskt bruk exkl griseofulvin ,8 42,68,19 13,1 11,29 23,7 9,44 J5 Virushämmande medel för systemiskt bruk ,34 46,4 2,1 14,21 8,83 23,26 96,84 L2 Endokrin terap ,4 66,39 5,83 6,54 2,5 4,14 73,62 M1A NSAID exkl. Glukosamin (M1AX5) ,42 5,29 24,25 123,75 94,13 9,64 87,38 M5B Medel som påverkar benvävnad och mineralisering 17 84,12 72,65 6,98 9,3 3,12 8,46 74,38 N2A Opioider ,4 55,49 15,81 76,69 55,58 18,24 93,6 N2B Övriga analgetika och antipyretika ,35 59,55 15,38 71,14 45,45 7,6 87,16 N2CC Selektiva 5HT1-receptoragonister 2 91,2 45,73 1,79 1,47 4,86 12,18 92,6 N3 Antiepileptika 25 68,46 52,96 7,4 13,39 5,53 7,28 87,82 N4 Medel vid parkinsonism 11 31,44 65,21 2,79 5,75 2,36 1,2 93,52 N5A Neuroleptika ,43 56,57 8,42 16,39 5,9 9,1 93,4 N5B Lugnande medel, ataraktika 92 12,35 57,21 11,42 47,97 28,53 18,24 94,56 N5C Sömnmedel och lugnande medel ,35 61,3 46,61 79,3 38,18 9,36 89,22 N6A Antidepressiva medel ,33 53,36 56,88 67,49 25,46 5,1 82,8 N6BA Centralt verkande sympatometika 3 737,66 27,11 1,61 1,95,88 6,5 84,1 N6D Medel vid demenssjukdomar 5 999,36 8,13 2,5 3,13,95 3,36 75,9 R3 Medel mot obstruktiva luftvägssjukdomar ,45 38,81 44,92 82,55 41,17 1,44 9,54 R3AC Selektiva beta-2-stimulerande medel 98 54,44 39,15 13,87 51,37 27,35 11,9 83,5 R3AK Adrenergika och övriga medel vid obstruktiva luftvägssjukdomar ,43 5,79 11,27 22,77 9,86 4,96 82,16 R3BA Glukokortikoider 63 25,45 39,13 1,73 32,86 17,24 7,5 83,18 R3BB Antikolinergika ,41 69,32 5,54 7,92 3,16 6,14 8,57

14 Läkemedelsgrupp Stockholms län: Sammanfattningstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 3 Patienter Andel män Snittålder DDD/TIN Prevalence/1 invånare Incidence rate/1 personår Lorenz 1-percentile Lorenz 5-percentile R6 Antihistaminer för systemiskt bruk ,41 38,66 24,67 76,8 35,1 11,6 88,86 S1E Medel vid glaukom samt miotika ,39 75,41 13,51 12,51 2,47 6,68 76,66

15 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 4 ATC-grupp : A2B Medel vid magsår och gastroesofageal reflux Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 914 5,38 1, Män 84 4,71 1, Totalt ,4 1, Kvinnor ,75 9, Män ,21 7, Totalt ,43 8, Kvinnor ,91 46, Män ,43 38, Totalt ,19 42, Kvinnor ,24 82, Män ,76 73, Totalt ,24 78, Kvinnor ,99 119, Män ,77 16, Totalt ,5 114, Total Kvinnor ,35 32, Män ,47 23, Totalt ,11 28,

16 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 5 ATC-grupp : A6 Laxantia Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor ,69 3, Män ,71 3, Totalt ,68 3, Kvinnor ,16 6, Män ,29 2, Totalt ,18 4, Kvinnor ,31 24, Män ,77 13, Totalt ,55 19, Kvinnor ,38 54, Män ,76 39, Totalt ,32 47, Kvinnor ,56 131, Män ,33 114, Totalt ,77 125, Total Kvinnor ,62 24, Män ,7 14, Totalt ,36 19,

17 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 6 ATC-grupp : A8 Medel vid obesitas Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 12,7, Män 11,6, Totalt 23,7, Kvinnor ,84 4, Män ,63 1, Totalt ,72 2, Kvinnor ,41 1, Män ,59 4, Totalt ,5 7, Kvinnor , 6, Män 521 8,14 3, Totalt ,23 5, Kvinnor 278 3,25 1, Män 17 2,17, Totalt 385 2,85 1, Total Kvinnor ,81 4, Män ,26 2, Totalt ,8 3,

18 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 7 ATC-grupp : A1 Diabetesmedel Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 336 1,98 3, Män 396 2,22 3, Totalt 732 2,1 3, Kvinnor ,92 9, Män ,97 13, Totalt ,45 11, Kvinnor ,53 41, Män ,21 78, Totalt ,35 59, Kvinnor ,14 96, Män ,32 162, Totalt ,51 127, Kvinnor ,42 88, Män ,46 132, Totalt ,87 14, Total Kvinnor ,64 29, Män ,4 44, Totalt ,95 36,

19 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 8 ATC-grupp : A1A Insuliner Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 332 1,96 3, Män 396 2,22 3, Totalt 728 2,9 3, Kvinnor ,3 8, Män ,18 11, Totalt ,61 9, Kvinnor ,66 18, Män ,99 35, Totalt ,32 27, Kvinnor ,34 37, Män ,8 64, Totalt ,14 5, Kvinnor ,46 35, Män ,24 53, Totalt ,87 42, Total Kvinnor ,8 14, Män ,42 21, Totalt ,21 18,

20 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 9 ATC-grupp : A1B Perorala diabetesmedel Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 4,2, Män 2,1, Totalt 6,2, Kvinnor ,49 1, Män ,54 1, Totalt ,52 1, Kvinnor ,51 22, Män ,81 42, Totalt ,15 32, Kvinnor ,94 59, Män ,75 97, Totalt ,4 77, Kvinnor ,72 52, Män ,52 79, Totalt ,16 62, Total Kvinnor ,11 15, Män ,27 22, Totalt ,14 18,

21 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 1 ATC-grupp : B1AA Dikumarolgruppen Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 6,4, Män 1,6, Totalt 16,5, Kvinnor 485 1,19, Män 625 1,52, Totalt ,36, Kvinnor ,68 3, Män ,54 9, Totalt ,1 6, Kvinnor ,92 14, Män ,79 34, Totalt ,94 24, Kvinnor ,46 27, Män ,97 54, Totalt ,48 37, Total Kvinnor ,3 4, Män ,75 8, Totalt ,35 6,

22 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, ATC-grupp : B1AC Trombocytaggregationshämmande medel Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 42,25, Män 47,26, Totalt 89,26, Kvinnor ,9 1, Män ,78 2, Totalt ,84 1, Kvinnor ,73 4, Män ,34 76, Totalt ,1 58, Kvinnor ,69 169, Män ,3 257, Totalt ,58 21, Kvinnor ,22 373, Män ,33 464, Totalt ,98 47, Total Kvinnor ,31 56, Män ,29 62, Totalt ,76 59,

23 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, ATC-grupp : B3BA Vitamin B12 Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 26,15, Män 24,13, Totalt 5,14, Kvinnor ,5 7, Män ,96 2, Totalt ,98 4, Kvinnor ,16 29, Män ,99 16, Totalt ,58 22, Kvinnor ,21 67, Män ,62 57, Totalt ,2 62, Kvinnor ,99 173, Män ,82 167, Totalt ,37 171, Total Kvinnor ,64 3, Män ,62 17, Totalt ,25 24,

24 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, ATC-grupp : B3BB Folsyra och derivat Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 114,67 4, Män 63,35 2, Totalt 177,51 3, Kvinnor ,71 56, Män 864 2,1 15, Totalt ,38 35, Kvinnor ,62 159, Män ,4 82, Totalt ,34 12, Kvinnor ,9 327, Män ,12 261, Totalt ,32 295, Kvinnor ,3 965, Män ,67 849, Totalt ,14 922, Total Kvinnor ,69 172, Män ,78 9, Totalt ,3 132,

25 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, ATC-grupp : C1A Hjärtglykosider Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 4,2, Män 7,4, Totalt 11,3, Kvinnor 28,7, Män 6,15, Totalt 88,11, Kvinnor 313 1,3, Män 842 3,51 2, Totalt ,4 1, Kvinnor ,2 6, Män ,22 13, Totalt ,46 1, Kvinnor ,72 31, Män ,97 35, Totalt ,71 33, Total Kvinnor ,13 3, Män ,73 3, Totalt ,44 3,

26 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, ATC-grupp : C1D Kärlvidgande medel för hjärtsjukdomar Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 2,1, Män Totalt 2,1, Kvinnor 275,68, Män 34,74, Totalt 579,71, Kvinnor ,16 6, Män ,86 1, Totalt ,51 8, Kvinnor ,65 32, Män ,17 51, Totalt ,19 41, Kvinnor ,62 11, Män ,2 139, Totalt ,8 12, Total Kvinnor ,36 13, Män ,2 13, Totalt ,19 13,

27 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, ATC-grupp : C3A+C3E+C9BA+C9DA Tiazider inkl kombinationer Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor Män 7,4, Totalt 7,2, Kvinnor ,56 2, Män ,29 2, Totalt ,42 2, Kvinnor ,87 69, Män ,75 59, Totalt ,82 64, Kvinnor ,49 165, Män ,77 137, Totalt ,96 152, Kvinnor ,37 199, Män ,4 143, Totalt ,4 178, Total Kvinnor ,92 47, Män ,51 32, Totalt ,84 4,

28 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, ATC-grupp : C3C Loop-diuretika Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 78,46, Män 9,5, Totalt 168,48, Kvinnor ,81 2, Män 589 1,43 2, Totalt ,12 2, Kvinnor ,17 24, Män ,96 28, Totalt ,56 26, Kvinnor ,31 81, Män ,92 19, Totalt ,54 94, Kvinnor ,2 285, Män ,17 31, Totalt ,32 291, Total Kvinnor ,5 38, Män ,1 31, Totalt ,36 34,

29 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, ATC-grupp : C7 Beta-receptorblockerande medel Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 73,43, Män 12,57, Totalt 175,5, Kvinnor ,12 3, Män ,36 3, Totalt ,23 3, Kvinnor ,91 57, Män ,56 7, Totalt ,73 63, Kvinnor ,4 139, Män ,49 168, Totalt ,41 153, Kvinnor ,51 18, Män ,8 195, Totalt ,5 186, Total Kvinnor ,14 41, Män ,39 41, Totalt ,83 41,

30 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, ATC-grupp : C8 Kalciumantagonister Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 6,4, Män 8,4, Totalt 14,4, Kvinnor ,49 1, Män 1 3 3,16 3, Totalt ,83 2, Kvinnor ,8 46, Män ,48 69, Totalt ,63 58, Kvinnor ,67 127, Män ,57 174, Totalt ,45 149, Kvinnor ,61 171, Män ,68 19, Totalt ,64 178, Total Kvinnor ,51 36, Män ,79 4, Totalt ,66 38,

31 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 2 ATC-grupp : C9 Medel som påverkar renin-angiotensinsystemet Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 55,32, Män 55,31, Totalt 11,32, Kvinnor ,62 4, Män ,88 1, Totalt ,26 7, Kvinnor ,48 15, Män ,74 175, Totalt ,9 14, Kvinnor ,11 251, Män ,8 42, Totalt ,51 323, Kvinnor ,81 38, Män ,99 447, Totalt ,65 359, Total Kvinnor ,16 73, Män ,3 99, Totalt ,1 86,

32 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, ATC-grupp : C9A+C9B ACE-hämmare inkl kombinationer Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 51,3, Män 49,27, Totalt 1,29, Kvinnor ,24 2, Män ,2 5, Totalt ,22 4, Kvinnor ,94 42, Män ,99 96, Totalt ,95 69, Kvinnor ,58 115, Män ,41 242, Totalt ,82 176, Kvinnor ,18 173, Män ,92 31, Totalt ,22 223, Total Kvinnor ,45 35, Män ,86 59, Totalt ,57 47,

33 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, ATC-grupp : C9C+C9D ARB inkl kombinationer Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 8,5, Män 12,7, Totalt 2,6, Kvinnor ,68 2, Män ,9 3, Totalt ,39 3, Kvinnor ,13 58, Män ,12 7, Totalt ,62 64, Kvinnor ,14 125, Män ,1 141, Totalt ,8 133, Kvinnor ,9 125, Män ,32 123, Totalt ,8 124, Total Kvinnor ,56 35, Män ,53 35, Totalt ,5 35,

34 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, ATC-grupp : C1A Kolesterol- och triglyceridsänkande medel Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 9,5, Män 7,4, Totalt 16,5, Kvinnor ,31 3, Män ,23 8, Totalt ,28 5, Kvinnor ,42 13, Män ,25 179, Totalt ,31 141, Kvinnor ,7 291, Män ,92 4, Totalt ,62 343, Kvinnor , 252, Män ,35 349, Totalt ,71 287, Total Kvinnor ,19 7, Män ,64 94, Totalt ,84 82,

35 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, ATC-grupp : D2 Hudskyddande och uppmjukande medel Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor ,19 126, Män ,2 131, Totalt ,2 129, Kvinnor ,88 111, Män ,66 53, Totalt ,71 82, Kvinnor ,2 239, Män , 121, Totalt ,12 18, Kvinnor ,2 357, Män ,51 23, Totalt ,48 297, Kvinnor ,2 54, Män ,82 434, Totalt ,21 478, Total Kvinnor ,15 198, Män ,7 117, Totalt ,29 158,

36 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, ATC-grupp : D7 Glukokortikoider till utvärtes bruk Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor ,54 23, Män ,52 25, Totalt ,4 24, Kvinnor ,52 22, Män ,49 18, Totalt ,96 2, Kvinnor ,36 36, Män ,38 35, Totalt ,88 36, Kvinnor ,53 48, Män ,84 54, Totalt ,5 51, Kvinnor ,57 57, Män ,27 75, Totalt ,58 64, Total Kvinnor ,75 31, Män ,58 29, Totalt ,79 3,

37 Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, ATC-grupp : G3 Östrogener - Lågpotenta Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 7,41, Män 1,1, Totalt 71,2, Kvinnor 966 2,37, Män 2,, 2 26 Totalt 968 1,18, Kvinnor ,21 21, Män 3,1, Totalt ,68 1, Kvinnor ,61 5, Män 6,9, Totalt ,22 26, Kvinnor ,97 47, Män 4,8, Totalt ,66 3, Total Kvinnor ,39 13, Män 16,2, Totalt ,18 6,