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Enregistrement W1970194363 · doi:10.1007/s12325-015-0189-1

Effect of Rivaroxaban Versus Warfarin on Health Care Costs Among Nonvalvular Atrial Fibrillation Patients: Observations from Rivaroxaban Users and Matched Warfarin Users

2015· article· en· W1970194363 sur OpenAlexaff
François Laliberté, Michel Cloutier, Concetta Crivera, Winnie W. Nelson, William H. Olson, Jeffrey Schein, Julie Vanderpoel, Guillaume Germain, Patrick Lefèbvre

Notice bibliographique

RevueAdvances in Therapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesJanssen Scientific Affairs
Mots-clésRivaroxabanMedicineWarfarinAtrial fibrillationPropensity score matchingInternal medicinePharmacyCohortAnticoagulantEmergency medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: New target-specific oral anticoagulants may have benefits, such as shorter hospital length of stay, compared to warfarin in patients with nonvalvular atrial fibrillation (NVAF). This study aimed to assess, among patients with NVAF, the effect of rivaroxaban versus warfarin on health care costs in a cohort of rivaroxaban users and matched warfarin users. METHODS: Health care claims from the Humana database from 5/2011 to 12/2012 were analyzed. Adult patients newly initiated on rivaroxaban or warfarin with ≥2 atrial fibrillation (AF) diagnoses (The International Classification of Diseases, Ninth Revision, Clinical Modification: 427.31) and without valvular AF were identified. Based on propensity score methods, warfarin patients were matched 1:1 to rivaroxaban patients. Patients were observed up to end of data, end of insurance coverage, death, a switch to another anticoagulant, or treatment nonpersistence. Health care costs [hospitalization, emergency room (ER), outpatient, and pharmacy costs] were evaluated using Lin's method. RESULTS: Matches were found for all rivaroxaban patients, and characteristics of the matched groups (n = 2253 per group) were well balanced. Estimated mean all-cause and AF-related hospitalization costs were significantly lower for rivaroxaban versus warfarin patients (all-cause: $5411 vs. $7427, P = 0.047; AF-related: $2872 vs. $4147, P = 0.020). Corresponding estimated mean all-cause outpatient visit costs were also significantly lower, but estimated mean pharmacy costs were significantly higher for rivaroxaban patients ($5316 vs. $2620, P < 0.001). Although estimated mean costs of ER visits were higher for rivaroxaban users compared to those of warfarin users, differences were not statistically significant. Including anticoagulant costs, mean overall total all-cause costs were comparable for rivaroxaban versus warfarin users due to cost offset from a reduction in the number and length of hospitalizations and number of outpatient visits ($17,590 vs. $18,676, P = 0.542). CONCLUSION: Despite higher anticoagulant cost, mean overall total all-cause and AF-related cost remains comparable for patients with NVAF treated with rivaroxaban versus warfarin due to the cost offset from reduced health care resource utilization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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