Healthcare resource utilization during 1‐year treatment with long‐acting, injectable risperidone
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Schizophrenia is associated with disproportionately high costs, mainly due to hospitalization rates. This study assessed healthcare resource use in patients with schizophrenia and schizoaffective disorder during treatment with long-acting risperidone. METHODS: Patients (n = 397 [inpatients, 24%; outpatients, 76%]) receiving stable doses of an antipsychotic for >or=4 weeks were eligible to enter this 1-year, open-label study. Following a 2-week run-in period (oral risperidone 1-6 mg/day), patients received intramuscular long-acting risperidone (25 or 50 mg modal dose) every 2 weeks. Healthcare resource use in the previous 12 weeks was assessed at baseline and 12-weekly intervals. RESULTS: Patients needing hospitalization decreased significantly and continuously from 38% during the 12 weeks before study entry to 12% during the last 12 weeks. Mean hospitalization length during the study was 30.5 days (outpatients, 4.9 days; inpatients, 110 days). This included 28 patients (7%) who remained in hospital throughout the study. During treatment, 71% of those hospitalized at baseline were discharged. Partial hospitalization decreased significantly from 7% of patients during the 12 weeks before treatment to 3% during the last 12 weeks. Outpatient consultations also decreased significantly from 70% of patients to 30% in the first 12 weeks of treatment and remained stable thereafter. Only 9% of patients required an emergency room visit; mostly for non-psychiatric conditions. CONCLUSION: Healthcare resource use is significantly reduced in patients with stable schizophrenia or schizoaffective disorder receiving long-acting risperidone. It is highly likely that these reductions will decrease healthcare costs in patients receiving long-acting risperidone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».