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 27-6-4
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 8 7 6 5 4 3 2 1-4 5-14 15-44 45-64 65-74 75 + 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 15-44 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. 1 2 3-4 5-9 1-19 2 + Ålder & kön Män Kvinnor Män Kvinnor Män Kvinnor Män Kvinnor Män Kvinnor Män Kvinnor Män Kvinnor - 4 37 41 2 21 15 15 17 15 1 8 1 1 5-14 54 55 2 2 11 11 1 9 5 4 1 15-44 52 25 18 22 11 15 11 19 7 15 1 4 45-64 31 17 15 14 12 12 17 19 18 24 7 12 1 2 65-74 11 7 1 8 1 9 18 17 32 33 17 23 2 4 75 + 2 5 4 6 5 15 12 38 35 32 36 4 6 Totalt 4 24 16 17 11 13 13 17 13 19 5 9 1 1 Läkemedelsstatistik hämtad från Janusinfo.se Publicerat 27-6-4
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 27-6-4
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 27-6-4
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 27-6-4
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) 919 388 486 868 459 45 122 177 Andning ( R ) 857 719 454 455 24 547 71 13 Infektioner (J) 82 89 424 399 211 54 13 19 Hjärta / kärl ( C ) 783 491 415 596 315 535 237 343 Mage/tarm (A) 637 346 337 558 295 274 11 146 Hud (D) *) 465 46 246 152 8 658 148 214 Muskler/skelett (M) 381 882 22 181 95 812 29 42 Urologi / gynekologi (G) 361 321 191 354 187 529 67 98 Blodsjukdomar (B) 288 993 153 481 254 51 161 234 Ögon & öron (S) *) 266 158 141 11 53 333 1 14 Endokrina organ (H) 162 531 86 152 8 391 22 33 Parasitsjukdomar (P) 54 555 29 17 8 853 1 1 Tumörer / immunologi (L) *) 36 79 19 627 332 13 7 9 Övrigt *) 6 687 4 23 12 338 *) Endast få läkemedel med definerad dygnsdos DDD Läkemedelsstatistik hämtad från Janusinfo.se Publicerat 27-6-4
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 27-6-4
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 ) 2 4 6 8 1 12 14 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 27-6-4
9(11) ATCkod Läkemedel Patienter PAT/TIN DDD/TIND SLLkostnad L4AA11 etanercept (Enbrel) 1 232,64,43 114 422 49 B2BD2 antihemofilifaktor a (Octonativ) 91,5,5 1 892 6 L3AB7 interferon beta-1a (Avonex, Rebif) 773,4,68 78 4 78 R3AK7 formoterol + budesonid (Symbicort) 27 419 14,29 6,13 65 679 781 H1AC1 somatropin (Genotropin) 864,45,42 63 839 31 C1AA5 atorvastatin (Lipitor) 2 422 1,65 17,22 57 378 92 L4AA17 adalimumab (Humira) 517,27,18 5 562 63 N5AH3 olanzapin (Zyprexa) 5 381 2,81 1,74 48 457 376 J6BA1 immunoglobulin (Beriglobin) 1 198,62, 45 58 712 R3AK6 salmeterol + flutikason (Seretide) 15 67 8,14 4,6 45 357 668 N6AX16 venlafaxin (Efexor) 11 426 5,96 5,33 44 486 91 C7AB2 metoprolol 93 536 48,76 21, 4 412 132 A2BC1 omeprazol 79 56 41,48 16,94 38 456 265 B3XA1 erytropoietin (Eprex, Neorecormon) 1 227,64,54 38 293 547 A1AE4 insulin glargin (Lantus) 8 934 4,66 3,41 37 79 253 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) 2 295 732 1 4 A16AB2 imiglukeras (Cerezyme) 1 569 645 <5 36 B2BD4 antihemofilifaktor b (Nanotiv) 1 39 876 27 21 A16AB4 agalsidase beta (Fabrazyme) 1 23 552 <5 15 B2BD2 antihemofilifaktor a (Octonativ) 1 121 822 157 1321 L3AX4 pegademas (Adagen) 978 848 <5 4 A16AA5 kargluminsyra (Carbaglu) 923 841 <5 6 B2BD3 aktiverat protrombinkomplex (Feiba) 818 477 <5 29 A16AB3 agalsidase alfa (Replagal) 75 67 <5 1 von willebrandfaktor + faktor VIII B2BD6 (Haemate) 524 918 5 249 A16AX4 nitisinon (Orfadin) 398 754 <5 22 H1AX1 pegvisomant (Somavert) 319 427 <5 19 C2KX1 bosentan (Tracleer) 246 567 44 242 L1XC6 cetiximab (Erbitux) 234 63 <5 6 L1XC3 trastuzumab (Herceptin) 214 19 <5 2 Läkemedelsstatistik hämtad från Janusinfo.se Publicerat 27-6-4
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. 35 3 Patienter/1 invånare 25 2 15 1 5 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 27-6-4
11(11) 6 Patienter/1 invånare 5 4 3 2 1. 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 26-4-18 2. 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 27-2-9 Bilaga Data från läkemedelsregistret för Stockholms län år 26. Prevalenstabeller, väntetidsfördelningar och lorenzkurvor för ett urval stora läkemedelsgrupper. Läkemedelsstatistik hämtad från Janusinfo.se Publicerat 27-6-4
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 126 83,4 58,18 28,12 66,11 37,13 5,78 86,54 A6 Laxantia 94 674,37 61,54 19,56 49,36 33,51 1,76 9,46 A8 Medel vid obesitas 13 583,3 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 27 263,57 58,43 18,1 14,21 2,13 4,32 76,44 A1B Perorala diabetesmedel 38 629,57 65,81 18,75 2,14 3,93 4,78 8,68 B1AA Dikumarolgruppen 23 686,59 71,6 6,36 12,35 3,72 3,48 73,46 B1AC Trombocytaggregationshämmande medel 12 376,51 72,28 59,6 62,76 13,33 2,88 66,92 B3BA Vitamin B12 52 268,35 69,28 24,35 27,25 1,55 4,22 7,28 B3BB Folsyra och derivat 25 516,32 65,62 132,7 13,3 6,38 3,54 76,76 C1A Hjärtglykosider 12 355,44 79,31 3,5 6,44 1,38 3,4 71,3 C1D Kärlvidgande medel för hjärtsjukdomar 42 565,49 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 16 797,47 66,62 41,58 83,83 19,3 4,26 78,64 C8 Kalciumantagonister 74 159,48 68,73 38,81 38,66 9,49 3,32 73,84 C9 Medel som påverkar renin-angiotensinsystemet 132 373,53 66,53 86,6 69,1 17,36 4,56 76,34 C9A+C9B ACE-hämmare inkl kombinationer 68 222,57 67,24 47,53 35,57 11,96 4,5 82,96 C9C+C9D ARB inkl kombinationer 65 319,48 65,71 35,66 34,5 8,23 3,8 7,84 C1A Kolesterol- och triglyceridsänkande medel 118 61,53 66,22 82,34 61,84 15,87 5,1 75,16 D2 Hudskyddande och uppmjukande medel 12 211,39 48,5 158,49 53,29 31,2 8,74 82,56 D7 Glukokortikoider till utvärtes bruk 137 71,44 45,92 3,49 71,79 54,18 11,32 84,12 G3 Östrogener - Lågpotenta 57 889, 66,34 6,77 3,18 13,74 5,44 77,96 G3 Östrogener - Mellanpotenta 37 147, 58,71 1,9 19,37 6,45 3,8 78,66 G3A Antikonceptionella medel 12 879, 29,31 51,84 63,2 38,58 3,94 73,44
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 24 77 1, 58,99 1,49 12,55 7,9 9,14 86,68 H2AB Glukokortikoider 76 528,41 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 526 555,42 4,22 14,68 274,52 239,6 11,22 8,1 J2 Antimykotika för systemiskt bruk exkl griseofulvin 25 123,8 42,68,19 13,1 11,29 23,7 9,44 J5 Virushämmande medel för systemiskt bruk 27 248,34 46,4 2,1 14,21 8,83 23,26 96,84 L2 Endokrin terap 12 543,4 66,39 5,83 6,54 2,5 4,14 73,62 M1A NSAID exkl. Glukosamin (M1AX5) 237 359,42 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 147 93,4 55,49 15,81 76,69 55,58 18,24 93,6 N2B Övriga analgetika och antipyretika 136 459,35 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 31 438,43 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 152 13,35 61,3 46,61 79,3 38,18 9,36 89,22 N6A Antidepressiva medel 129 45,33 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 158 333,45 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 43 684,43 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 15 196,41 69,32 5,54 7,92 3,16 6,14 8,57
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 145 933,41 38,66 24,67 76,8 35,1 11,6 88,86 S1E Medel vid glaukom samt miotika 23 998,39 75,41 13,51 12,51 2,47 6,68 76,66
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 1,14 1 851 858 298 263 149 Män 84 4,71 1,16 1 878 991 761 316 362 Totalt 1 754 5,4 1,15 3 729 1 85 59 579 51 15-44 Kvinnor 17 84 43,75 9,92 35 764 1 436 291 5 738 123 Män 11 26 27,21 7,5 24 388 8 396 323 4 495 618 Totalt 29 1 35,43 8,7 6 152 18 832 614 1 233 741 45-64 Kvinnor 26 943 111,91 46,34 76 978 29 11 649 2 95 873 Män 19 795 82,43 38,17 58 69 23 93 424 16 39 243 Totalt 46 738 97,19 42,26 135 668 53 41 72 37 296 116 65-74 Kvinnor 11 93 167,24 82,75 4 116 14 827 216 11 271 12 Män 8 945 139,76 73,34 31 314 11 963 729 8 918 176 Totalt 2 875 154,24 78,3 71 43 26 79 945 2 189 188 75- Kvinnor 18 757 218,99 119,22 116 46 23 45 535 17 97 165 Män 9 67 195,77 16,96 48 282 12 46 484 9 577 223 Totalt 28 427 21,5 114,73 164 328 35 857 19 27 484 387 Total Kvinnor 76 348 78,35 32,33 27 755 78 682 99 56 85 321 Män 5 456 53,47 23,78 164 552 57 688 72 39 697 62 Totalt 126 84 66,11 28,12 435 37 136 371 71 95 782 941
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 2 155 12,69 3,74 4 619 742 67 318 66 Män 1 91 1,71 3,38 4 367 775 79 372 489 Totalt 4 65 11,68 3,56 8 986 1 518 379 691 149 15-44 Kvinnor 11 5 27,16 6,32 19 394 3 257 24 1 493 981 Män 5 473 13,29 2,93 9 35 1 74 926 866 613 Totalt 16 523 2,18 4,62 28 744 4 997 949 2 36 594 45-64 Kvinnor 16 24 67,31 24,43 36 933 6 81 17 4 45 396 Män 1 31 41,77 13,7 21 19 3 742 233 2 315 539 Totalt 26 235 54,55 19,7 57 952 1 543 44 6 72 934 65-74 Kvinnor 9 87 127,38 54,27 23 225 4 245 738 3 5 315 Män 6 385 99,76 39,82 15 546 2 744 862 1 957 51 Totalt 15 472 114,32 47,44 38 771 6 99 61 4 962 825 75- Kvinnor 21 546 251,56 131,54 58 52 1 851 92 7 837 62 Män 1 834 219,33 114,39 29 254 5 37 827 3 958 937 Totalt 32 38 239,77 125,27 87 756 16 221 919 11 796 556 Total Kvinnor 6 42 61,62 24,87 142 673 25 897 694 17 6 971 Män 34 633 36,7 14,9 79 536 14 374 558 9 471 87 Totalt 94 675 49,36 19,56 222 29 4 272 252 26 532 57
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 12,7,6 32 55 698 41 62 Män 11,6,6 39 6 251 47 7 Totalt 23,7,6 71 115 949 88 626 15-44 Kvinnor 3 598 8,84 4,26 1 81 11 149 844 7 991 583 Män 1 82 2,63 1,26 3 21 3 352 922 2 394 731 Totalt 4 68 5,72 2,75 13 831 14 52 766 1 386 314 45-64 Kvinnor 4 673 19,41 1,3 15 58 15 986 794 12 953 416 Män 2 32 9,59 4,78 6 771 7 76 429 6 33 181 Totalt 6 975 14,5 7,41 21 829 23 693 223 19 283 597 65-74 Kvinnor 999 14, 6,6 3 116 3 247 64 2 758 42 Män 521 8,14 3,89 1 58 1 77 33 1 474 639 Totalt 1 52 11,23 5,32 4 624 4 954 97 4 233 41 75- Kvinnor 278 3,25 1,35 847 815 75 692 82 Män 17 2,17,91 342 32 717 281 74 Totalt 385 2,85 1,19 1 189 1 136 422 973 822 Total Kvinnor 9 56 9,81 4,87 29 863 31 255 13 24 437 12 Män 4 23 4,26 2,9 11 681 13 147 352 1 528 297 Totalt 13 583 7,8 3,5 41 544 44 42 455 34 965 399
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 3,11 2 58 2 226 911 2 226 563 Män 396 2,22 3,39 2 398 2 553 22 2 552 937 Totalt 732 2,1 3,25 4 456 4 78 112 4 779 499 15-44 Kvinnor 3 222 7,92 9,64 17 798 15 7 871 15 466 548 Män 3 695 8,97 13,25 22 978 21 12 989 2 754 145 Totalt 6 917 8,45 11,45 4 776 36 821 86 36 22 692 45-64 Kvinnor 7 59 31,53 41,1 51 92 24 57 797 22 917 45 Män 13 738 57,21 78,52 91 324 46 17 698 42 451 189 Totalt 21 328 44,35 59,78 143 244 7 588 495 65 368 639 65-74 Kvinnor 5 289 74,14 96,2 37 493 14 738 634 13 583 19 Män 7 637 119,32 162,79 52 146 22 878 81 21 84 455 Totalt 12 926 95,51 127,69 89 639 37 617 444 34 667 644 75- Kvinnor 7 573 88,42 88,64 62 617 16 256 845 15 18 531 Män 6 49 122,46 132,51 43 691 13 898 12 12 863 727 Totalt 13 622 1,87 14,68 16 38 3 154 857 27 882 258 Total Kvinnor 24 1 24,64 29,55 171 886 73 494 58 69 212 28 Män 31 515 33,4 44,38 212 537 16 468 71 99 76 451 Totalt 55 525 28,95 36,85 384 423 179 962 768 168 918 731
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 3,1 2 5 2 226 289 2 226 289 Män 396 2,22 3,39 2 395 2 552 937 2 552 937 Totalt 728 2,9 3,25 4 445 4 779 225 4 779 225 15-44 Kvinnor 2 454 6,3 8,27 13 942 15 153 934 15 152 24 Män 2 955 7,18 11,37 18 83 2 249 464 2 248 17 Totalt 5 49 6,61 9,83 32 25 35 43 398 35 4 41 45-64 Kvinnor 3 529 14,66 18,63 21 52 18 59 964 18 584 118 Män 6 241 25,99 35,7 36 612 34 156 991 34 148 687 Totalt 9 77 2,32 27,15 57 664 52 747 955 52 732 85 65-74 Kvinnor 2 164 3,34 37,6 12 64 1 37 636 1 32 993 Män 3 269 51,8 64,87 18 586 16 18 182 16 1 8 Totalt 5 433 4,14 5,21 31 226 26 325 818 26 313 73 75- Kvinnor 3 294 38,46 35,87 16 739 11 843 69 11 84 963 Män 2 63 53,24 53,2 13 529 9 987 37 9 974 447 Totalt 5 924 43,87 42,14 3 268 21 83 376 21 779 49 Total Kvinnor 11 773 12,8 14,46 66 423 58 121 891 58 7 62 Män 15 491 16,42 21,86 89 25 82 964 88 82 934 32 Totalt 27 264 14,21 18,1 155 628 141 86 771 141 4 922
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, 8 622 274 Män 2,1, 3 265 Totalt 6,2, 11 887 274 15-44 Kvinnor 1 14 2,49 1,37 3 856 546 937 314 38 Män 1 48 2,54 1,88 4 895 871 526 55 975 Totalt 2 62 2,52 1,63 8 751 1 418 463 82 282 45-64 Kvinnor 5 66 23,51 22,47 3 868 5 979 833 4 333 332 Män 1 28 42,81 42,82 54 712 11 86 77 8 32 53 Totalt 15 94 33,15 32,63 85 58 17 84 541 12 635 834 65-74 Kvinnor 4 276 59,94 59,14 24 853 4 43 998 3 28 197 Män 6 64 94,75 97,92 33 56 6 86 628 5 74 375 Totalt 1 34 76,4 77,48 58 413 11 291 626 8 354 571 75- Kvinnor 5 715 66,72 52,77 45 878 4 413 776 3 213 569 Män 4 57 92,52 79,49 3 162 3 91 75 2 889 28 Totalt 1 285 76,16 62,54 76 4 8 324 481 6 12 849 Total Kvinnor 16 669 17,11 15,9 15 463 15 372 167 11 141 678 Män 21 964 23,27 22,52 123 332 23 53 831 16 772 132 Totalt 38 633 2,14 18,75 228 795 38 875 998 27 913 81
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 6,4,1 11 1 496 813 Män 1,6,2 33 3 881 2 561 Totalt 16,5,1 44 5 377 3 373 15-44 Kvinnor 485 1,19,7 1 738 36 989 154 65 Män 625 1,52,93 2 283 413 222 174 63 Totalt 1 11 1,36,81 4 21 72 211 328 668 45-64 Kvinnor 1 68 6,68 3,9 5 825 1 13 179 625 75 Män 3 732 15,54 9,54 13 667 2 471 84 1 388 394 Totalt 5 34 11,1 6,72 19 492 3 485 19 2 14 144 65-74 Kvinnor 2 63 28,92 14,74 7 22 1 136 556 75 469 Män 4 19 62,79 34,93 14 273 2 413 723 1 51 886 Totalt 6 82 44,94 24,29 21 475 3 55 279 2 261 355 75- Kvinnor 5 67 65,46 27,34 18 14 2 529 69 1 684 851 Män 5 531 111,97 54,3 18 71 2 882 138 1 878 829 Totalt 11 138 82,48 37,11 36 841 5 411 26 3 563 68 Total Kvinnor 9 769 1,3 4,74 32 916 4 987 288 3 215 947 Män 13 917 14,75 8,3 48 957 8 184 83 4 955 272 Totalt 23 686 12,35 6,36 81 873 13 172 91 8 171 219
Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 11 ATC-grupp : B1AC Trombocytaggregationshämmande medel Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 42,25,15 19 267 756 259 553 Män 47,26,13 88 6 299 1 448 Totalt 89,26,14 197 274 55 261 1 15-44 Kvinnor 1 18 2,9 1,71 2 59 353 92 231 171 Män 1 144 2,78 2,1 3 343 1 819 975 1 631 446 Totalt 2 324 2,84 1,91 5 933 2 173 876 1 862 617 45-64 Kvinnor 11 25 46,73 4,49 37 955 5 83 11 4 426 75 Män 2 14 83,34 76,71 7 436 11 476 688 8 235 828 Totalt 31 264 65,1 58,58 18 391 17 36 699 12 661 92 65-74 Kvinnor 12 961 181,69 169,4 5 36 6 987 299 5 361 348 Män 17 27 266,3 257,3 67 242 11 75 243 8 456 417 Totalt 29 988 221,58 21,84 117 62 18 62 541 13 817 764 75- Kvinnor 33 337 389,22 373,99 236 223 16 655 71 12 591 759 Män 23 38 473,33 464,26 128 675 14 132 658 1 719 77 Totalt 56 717 419,98 47,1 364 898 3 788 367 23 311 466 Total Kvinnor 58 77 6,31 56,2 327 237 3 94 677 22 869 95 Män 61 612 65,29 62,19 269 784 38 51 862 29 44 845 Totalt 12 382 62,76 59,6 597 21 68 65 538 51 914 75
Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 12 ATC-grupp : B3BA Vitamin B12 Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 26,15,9 43 4 14 1 786 Män 24,13,13 57 7 63 4 19 Totalt 5,14,11 1 11 644 5 894 15-44 Kvinnor 4 495 11,5 7,5 9 254 1 37 99 468 486 Män 1 217 2,96 2,22 2 686 297 876 149 935 Totalt 5 712 6,98 4,84 11 94 1 334 974 618 421 45-64 Kvinnor 8 223 34,16 29,68 22 869 2 524 888 1 539 842 Män 4 561 18,99 16,25 13 344 1 288 694 762 5 Totalt 12 784 26,58 22,97 36 213 3 813 582 2 31 891 65-74 Kvinnor 5 8 71,21 67,99 18 81 1 52 221 969 348 Män 3 88 6,62 57,31 14 1 112 82 679 396 Totalt 8 96 66,2 62,94 32 81 2 614 33 1 648 744 75- Kvinnor 15 93 185,99 173,49 114 14 4 396 136 2 88 299 Män 8 833 178,82 167,41 48 721 2 445 321 1 567 794 Totalt 24 763 183,37 171,27 162 825 6 841 457 4 376 93 Total Kvinnor 33 754 34,64 3,71 164 351 9 464 358 5 787 759 Män 18 515 19,62 17,78 78 88 5 151 62 3 163 283 Totalt 52 269 27,25 24,35 243 159 14 615 96 8 951 42
Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 13 ATC-grupp : B3BB Folsyra och derivat Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 114,67 4,3 195 19 738 1 191 Män 63,35 2,36 112 11 993 5 884 Totalt 177,51 3,18 37 31 731 16 74 15-44 Kvinnor 3 543 8,71 56,72 6 522 667 623 33 337 Män 864 2,1 15,42 1 921 179 91 95 58 Totalt 4 47 5,38 35,94 8 443 847 532 398 917 45-64 Kvinnor 4 243 17,62 159,49 11 178 1 98 264 723 949 Män 2 171 9,4 82,7 6 799 56 361 347 398 Totalt 6 414 13,34 12,83 17 977 1 658 625 1 71 346 65-74 Kvinnor 2 289 32,9 327, 8 431 663 27 465 363 Män 1 544 24,12 261,23 6 549 471 19 32 22 Totalt 3 833 28,32 295,9 14 98 1 134 46 785 565 75- Kvinnor 7 49 82,3 965,42 61 132 2 119 155 1 437 155 Män 3 639 73,67 849,32 24 264 1 13 535 767 372 Totalt 1 688 79,14 922,96 85 396 3 249 69 2 24 526 Total Kvinnor 17 238 17,69 172,6 87 458 4 568 5 2 939 993 Män 8 281 8,78 9,23 39 645 2 353 988 1 536 434 Totalt 25 519 13,3 132,7 127 13 6 922 38 4 476 427
Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 14 ATC-grupp : C1A Hjärtglykosider Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 4,2,1 18 2 23 747 Män 7,4,1 16 2 425 1 913 Totalt 11,3,1 34 4 447 2 659 15-44 Kvinnor 28,7,5 91 9 319 5 342 Män 6,15,1 248 14 227 8 854 Totalt 88,11,7 339 23 546 14 196 45-64 Kvinnor 313 1,3,83 1 6 59 478 4 576 Män 842 3,51 2,5 2 665 163 239 14 916 Totalt 1 155 2,4 1,66 3 671 222 717 145 492 65-74 Kvinnor 799 11,2 6,76 3 25 158 411 18 56 Män 1 294 2,22 13,67 5 9 263 194 175 63 Totalt 2 93 15,46 1,3 8 34 421 65 284 135 75- Kvinnor 5 8 67,72 31,85 44 923 1 7 366 69 548 Män 3 29 64,97 35,93 17 621 616 632 46 943 Totalt 9 9 66,71 33,35 62 544 1 686 998 1 97 491 Total Kvinnor 6 944 7,13 3,52 49 288 1 299 596 845 718 Män 5 412 5,73 3,49 25 64 1 59 715 698 254 Totalt 12 356 6,44 3,5 74 928 2 359 312 1 543 972
Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 15 ATC-grupp : C1D Kärlvidgande medel för hjärtsjukdomar Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 2,1,1 2 51 Män Totalt 2,1, 2 51 15-44 Kvinnor 275,68,31 474 75 9 4 484 Män 34,74,17 55 55 238 28 46 Totalt 579,71,23 979 13 328 68 89 45-64 Kvinnor 3 65 15,16 6,98 9 831 1 244 426 93 221 Män 5 731 23,86 1,29 15 661 1 921 526 1 356 937 Totalt 9 381 19,51 8,63 25 492 3 165 952 2 26 158 65-74 Kvinnor 4 184 58,65 32,1 13 924 1 639 832 1 222 3 Män 5 451 85,17 51,26 18 445 2 317 17 1 71 33 Totalt 9 635 71,19 41,16 32 369 3 957 2 2 932 36 75- Kvinnor 13 672 159,62 11,43 79 727 6 58 761 4 811 46 Män 9 296 188,2 139,2 44 843 4 596 916 3 413 43 Totalt 22 968 17,8 12,89 124 57 11 15 677 8 224 476 Total Kvinnor 21 783 22,36 13,91 13 958 9 468 619 6 976 753 Män 2 782 22,2 13,44 79 454 8 89 85 6 59 76 Totalt 42 565 22,19 13,68 183 412 18 359 469 13 485 829
Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 16 ATC-grupp : C3A+C3E+C9BA+C9DA Tiazider inkl kombinationer Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor Män 7,4,2 14 1 628 962 Totalt 7,2,1 14 1 628 962 15-44 Kvinnor 1 448 3,56 2,58 3 877 861 98 488 611 Män 1 355 3,29 2,51 3 859 1 433 779 891 726 Totalt 2 83 3,42 2,54 7 736 2 295 687 1 38 337 45-64 Kvinnor 18 748 77,87 69,69 6 64 16 981 249 11 323 549 Män 15 789 65,75 59, 51 148 2 435 384 13 738 486 Totalt 34 537 71,82 64,35 111 788 37 416 634 25 62 35 65-74 Kvinnor 12 661 177,49 165,86 42 819 11 13 341 7 778 485 Män 9 394 146,77 137,25 31 863 11 27 18 7 795 919 Totalt 22 55 162,96 152,33 74 682 22 157 449 15 574 44 75- Kvinnor 18 74 218,37 199,14 8 164 12 956 47 9 25 49 Män 7 95 16,4 143,92 28 76 6 571 663 4 693 675 Totalt 26 69 197,4 178,94 18 924 19 528 133 13 719 165 Total Kvinnor 51 561 52,92 47,94 187 5 41 929 968 28 616 134 Män 34 45 36,51 32,95 115 644 39 469 563 27 12 767 Totalt 86 11 44,84 4,57 33 144 81 399 531 55 736 91
Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 17 ATC-grupp : C3C Loop-diuretika Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 78,46,11 221 35 424 23 997 Män 9,5,7 222 32 215 2 582 Totalt 168,48,9 443 67 639 44 579 15-44 Kvinnor 1 144 2,81 2,39 2 739 273 885 186 471 Män 589 1,43 2,4 1 852 24 627 149 747 Totalt 1 733 2,12 2,21 4 591 478 512 336 218 45-64 Kvinnor 6 54 27,17 24,38 2 234 1 967 117 1 385 193 Män 5 273 21,96 28,18 18 48 1 967 89 1 433 464 Totalt 11 813 24,56 26,28 38 642 3 934 26 2 818 657 65-74 Kvinnor 5 943 83,31 81,69 23 445 1 949 896 1 48 423 Män 5 499 85,92 19,25 23 594 2 4 713 1 499 952 Totalt 11 442 84,54 94,72 47 39 3 99 69 2 98 374 75- Kvinnor 23 813 278,2 285,4 23 274 7 81 876 5 416 96 Män 13 98 265,17 31,6 83 44 4 424 67 3 148 482 Totalt 36 911 273,32 291,1 286 678 12 235 482 8 565 441 Total Kvinnor 37 518 38,5 38,8 249 913 12 37 198 8 421 43 Män 24 549 26,1 31,27 127 48 8 669 25 6 252 226 Totalt 62 67 32,36 34,73 377 393 2 76 448 14 673 268
Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 18 ATC-grupp : C7 Beta-receptorblockerande medel Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 73,43,1 191 31 287 14 77 Män 12,57,15 285 51 27 2 95 Totalt 175,5,12 476 82 314 35 657 15-44 Kvinnor 6 151 15,12 3,69 15 297 2 179 19 929 46 Män 4 678 11,36 3,83 13 74 2 36 612 935 953 Totalt 1 829 13,23 3,76 28 371 4 215 721 1 865 413 45-64 Kvinnor 29 18 12,91 57,43 99 956 16 921 858 9 155 436 Män 3 874 128,56 7,5 19 29 2 211 464 11 182 328 Totalt 59 982 124,73 63,96 29 165 37 133 322 2 337 764 65-74 Kvinnor 18 647 261,4 139,31 71 645 12 61 262 7 235 519 Män 19 168 299,49 168,93 74 249 13 247 386 8 82 346 Totalt 37 815 279,41 153,32 145 894 25 38 649 15 317 865 75- Kvinnor 31 96 372,51 18,39 187 68 21 92 741 13 496 53 Män 2 94 46,8 195,82 94 424 13 391 616 8 69 45 Totalt 52 385,5 186,3 282 14 34 484 357 22 186 935 Total Kvinnor 85 885 88,14 41,8 374 769 52 286 256 3 831 652 Män 74 916 79,39 41,34 291 241 48 938 16 28 911 981 Totalt 16 81 83,83 41,58 666 1 11 224 362 59 743 633
Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 19 ATC-grupp : C8 Kalciumantagonister Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 6,4,1 18 4 391 2 767 Män 8,4,3 32 7 658 7 37 Totalt 14,4,2 5 12 48 1 73 15-44 Kvinnor 1 13 2,49 1,79 2 727 524 75 276 89 Män 1 3 3,16 3,6 3 858 761 161 457 65 Totalt 2 313 2,83 2,43 6 585 1 285 236 733 153 45-64 Kvinnor 11 57 47,8 46,94 39 386 8 271 786 5 218 863 Män 14 764 61,48 69,98 5 685 1 33 534 6 35 8 Totalt 26 271 54,63 58,45 9 71 18 35 32 11 523 871 65-74 Kvinnor 9 393 131,67 127,38 34 29 7 378 81 4 927 799 Män 1 21 156,57 174,9 36 531 7 375 645 4 913 41 Totalt 19 414 143,45 149,47 7 821 14 753 726 9 841 2 75- Kvinnor 16 583 193,61 171,86 83 61 13 283 41 9 56 981 Män 9 567 193,68 19,8 4 857 7 237 697 4 996 797 Totalt 26 15 193,64 178,52 124 458 2 521 18 14 53 778 Total Kvinnor 38 52 39,51 36,78 16 22 29 461 743 19 482 498 Män 35 66 37,79 4,91 131 963 25 415 694 16 679 577 Totalt 74 162 38,66 38,81 291 985 54 877 437 36 162 74
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 55,32,2 222 37 228 19 955 Män 55,31,15 2 42 15 23 36 Totalt 11,32,17 422 79 378 42 991 15-44 Kvinnor 2 288 5,62 4,97 7 575 2 564 937 1 584 299 Män 3 658 8,88 1,3 12 754 4 36 389 2 562 679 Totalt 5 946 7,26 7,51 2 329 6 871 327 4 146 978 45-64 Kvinnor 22 745 94,48 15,91 84 368 37 627 23 26 13 573 Män 31 638 131,74 175,51 118 69 47 558 365 31 75 552 Totalt 54 383 113,9 14,67 22 437 85 185 388 57 764 125 65-74 Kvinnor 14 917 29,11 251,95 58 612 24 596 298 18 85 779 Män 18 31 286,8 42,63 72 649 26 797 575 19 23 931 Totalt 33 227 245,51 323,21 131 261 51 393 873 37 289 71 75- Kvinnor 22 51 262,81 38,6 124 816 32 283 85 24 168 858 Män 16 21 327,99 447,98 75 351 2 244 494 15 48 984 Totalt 38 711 286,65 359,24 2 167 52 528 344 39 217 841 Total Kvinnor 62 515 64,16 73,8 275 593 97 19 336 69 872 464 Män 69 862 74,3 99,82 279 23 98 948 973 68 589 181 Totalt 132 377 69,1 86,6 554 616 196 58 39 138 461 644
Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 21 ATC-grupp : C9A+C9B ACE-hämmare inkl kombinationer Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 51,3,17 27 27 247 13 37 Män 49,27,12 167 2 886 1 922 Totalt 1,29,15 374 48 133 24 292 15-44 Kvinnor 1 318 3,24 2,58 3 87 289 859 116 552 Män 2 14 5,2 5,91 6 8 558 372 226 86 Totalt 3 458 4,22 4,25 1 67 848 231 342 638 45-64 Kvinnor 9 374 38,94 42,9 3 966 2 78 729 1 392 742 Män 16 88 66,99 96,81 55 364 5 331 24 2 764 463 Totalt 25 462 52,95 69,82 86 33 8 39 933 4 157 24 65-74 Kvinnor 6 747 94,58 115,95 24 356 2 258 99 1 321 581 Män 1 11 156,41 242,93 37 8 3 867 14 2 28 2 Totalt 16 758 123,82 176, 62 156 6 125 113 3 61 61 75- Kvinnor 12 178 142,18 173,67 72 68 4 837 367 3 63 91 Män 1 27 27,92 31,94 47 926 4 417 739 2 871 5 Totalt 22 448 166,22 223,88 119 994 9 255 16 5 935 41 Total Kvinnor 29 668 3,45 35,46 131 44 1 121 3 5 98 153 Män 38 558 4,86 59,99 148 57 14 195 215 8 152 991 Totalt 68 226 35,57 47,53 279 461 24 316 515 14 61 144
Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 22 ATC-grupp : C9C+C9D ARB inkl kombinationer Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 8,5,2 15 9 982 6 586 Män 12,7,3 33 21 264 12 114 Totalt 2,6,3 48 31 245 18 7 15-44 Kvinnor 1 89 2,68 2,26 3 554 2 29 179 1 435 391 Män 1 685 4,9 3,8 5 485 3 619 95 2 271 277 Totalt 2 774 3,39 3,3 9 39 5 829 84 3 76 668 45-64 Kvinnor 13 512 56,13 58,27 49 188 33 569 553 23 79 94 Män 15 638 65,12 7,99 56 82 4 15 691 27 695 893 Totalt 29 15 6,62 64,62 15 27 73 675 244 51 486 797 65-74 Kvinnor 8 356 117,14 125,33 31 477 21 363 342 16 19 972 Män 8 263 129,1 141,57 3 688 21 48 177 15 941 429 Totalt 16 619 122,8 133,1 62 165 42 843 519 32 51 41 75- Kvinnor 1 714 125,9 125, 49 418 26 397 38 2 357 241 Män 6 42 122,32 123,8 24 864 14 965 326 11 582 517 Totalt 16 756 124,8 124,56 74 282 41 362 634 31 939 758 Total Kvinnor 33 679 34,56 35,51 133 652 83 549 363 61 7 93 Män 31 64 33,53 35,81 117 152 8 192 363 57 53 23 Totalt 65 319 34,5 35,66 25 84 163 741 726 119 23 322
Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 23 ATC-grupp : C1A Kolesterol- och triglyceridsänkande medel Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 9,5,1 17 7 756 3 947 Män 7,4,2 29 14 697 7 698 Totalt 16,5,1 46 22 453 11 645 15-44 Kvinnor 1 347 3,31 3,2 3 683 1 46 694 1 22 251 Män 2 977 7,23 8,22 8 732 3 512 77 2 363 54 Totalt 4 324 5,28 5,63 12 415 4 918 771 3 385 791 45-64 Kvinnor 2 83 83,42 13,3 66 691 23 367 783 17 82 63 Män 29 118 121,25 179,78 99 171 4 187 423 29 952 524 Totalt 49 21 12,31 141,36 165 862 63 555 27 47 754 587 65-74 Kvinnor 16 386 229,7 291,91 57 736 19 28 799 14 796 959 Män 17 532 273,92 4,91 62 818 21 569 549 16 776 975 Totalt 33 918 25,62 343,46 12 554 4 598 347 31 573 934 75- Kvinnor 17 91 29, 252,7 78 833 17 83 77 14 135 245 Män 13 255 268,35 349,59 53 481 12 85 953 1 223 815 Totalt 31 156 23,71 287,74 132 314 3 654 723 24 359 6 Total Kvinnor 55 726 57,19 7,25 26 96 61 614 81 47 76 464 Män 62 889 66,64 94,83 224 231 78 134 699 59 324 552 Totalt 118 615 61,84 82,34 431 191 139 749 51 17 85 16
Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 24 ATC-grupp : D2 Hudskyddande och uppmjukande medel Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 9 3 53,19 126,89 16 842 3 722 781 1 398 548 Män 9 487 53,2 131,53 17 721 3 986 56 1 617 747 Totalt 18 517 53,2 129,27 34 563 7 79 286 3 16 295 15-44 Kvinnor 15 819 38,88 111,33 37 149 8 713 7 5 18 77 Män 8 57 2,66 53,51 17 383 4 71 63 2 24 339 Totalt 24 326 29,71 82,25 54 532 12 784 636 7 313 45 45-64 Kvinnor 16 419 68,2 239,17 46 55 1 946 665 7 862 84 Män 9 67 4, 121,62 23 18 5 235 872 3 558 892 Totalt 26 26 54,12 18,47 69 685 16 182 537 11 42 976 65-74 Kvinnor 7 349 13,2 357,35 2 845 4 515 55 3 458 599 Män 4 897 76,51 23,26 11 735 2 558 967 1 929 667 Totalt 12 246 9,48 297,25 32 58 7 74 471 5 388 266 75- Kvinnor 13 893 162,2 54,18 34 381 7 25 6 5 441 91 Män 7 23 145,82 434,72 16 879 3 599 43 2 752 22 Totalt 21 96 156,21 478,77 51 26 1 84 642 8 194 13 Total Kvinnor 62 51 64,15 198,17 155 722 35 13 556 23 269 838 Män 39 71 42,7 117,53 86 898 19 452 16 12 62 846 Totalt 12 211 53,29 158,49 242 62 54 555 572 35 332 683
Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 25 ATC-grupp : D7 Glukokortikoider till utvärtes bruk Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 1 18 59,54 23,56 17 862 2 3 881 587 551 Män 1 791 6,52 25,14 19 489 2 246 361 77 76 Totalt 2 899 6,4 24,37 37 351 4 277 242 1 294 627 15-44 Kvinnor 24 221 59,52 22,5 41 626 5 41 52 1 972 244 Män 17 499 42,49 18,67 31 733 4 511 699 1 476 49 Totalt 41 72 5,96 2,57 73 359 9 922 2 3 448 734 45-64 Kvinnor 22 716 94,36 36,85 41 963 5 417 632 3 11 98 Män 17 143 71,38 35,81 34 332 5 36 678 2 643 249 Totalt 39 859 82,88 36,33 76 295 1 454 39 5 655 229 65-74 Kvinnor 8 883 124,53 48,72 16 863 2 136 668 1 379 746 Män 7 94 11,84 54,86 14 589 2 68 99 1 33 32 Totalt 15 977 118,5 51,62 31 452 4 24 767 2 79 778 75- Kvinnor 11 783 137,57 57,8 23 161 2 943 41 2 41 55 Män 7 472 151,27 75,93 15 583 2 15 683 1 515 493 Totalt 19 255 142,58 64,43 38 744 5 93 724 3 556 548 Total Kvinnor 77 711 79,75 31,25 141 475 17 938 723 8 992 575 Män 59 999 63,58 29,71 115 726 16 13 519 7 672 34 Totalt 137 71 71,79 3,49 257 21 33 952 242 16 664 914
Stockholms län:prevalenstabell 17:6 Thursday, April 12, 27 26 ATC-grupp : G3 Östrogener - Lågpotenta Ålder Kön Patienter PAT/TIN DDD/TIN Recept Totalkostnad Förmånskostnad -14 Kvinnor 7,41, 73 6 486 54 Män 1,1, 1 358 73 Totalt 71,2, 74 6 844 613 15-44 Kvinnor 966 2,37,26 1 521 381 933 175 84 Män 2,, 2 26 Totalt 968 1,18,13 1 523 382 193 175 84 45-64 Kvinnor 27 256 113,21 21,67 63 118 19 738 587 9 7 148 Män 3,1, 5 354 266 Totalt 27 259 56,68 1,85 63 123 19 738 941 9 7 413 65-74 Kvinnor 15 452 216,61 5,12 4 737 11 648 671 6 971 446 Män 6,9,1 9 1 945 1 562 Totalt 15 458 114,22 26,43 4 746 11 65 616 6 973 8 75- Kvinnor 14 13 164,97 47,8 55 854 9 1 86 6 312 354 Män 4,8,1 4 947 875 Totalt 14 134 14,66 3,32 55 858 9 2 87 6 313 228 Total Kvinnor 57 874 59,39 13,33 161 33 4 777 537 23 16 327 Män 16,2, 21 3 863 2 775 Totalt 57 89 3,18 6,77 161 324 4 781 4 23 163 12