Costs of managing anemia with erythropoiesis‐stimulating agents during hemodialysis: A time and motion study
Notice bibliographique
Résumé
Use of erythropoiesis-stimulating agents (ESAs) presents a significant time and cost burden in the management of anemia of chronic kidney disease (CKD). We conducted a prospective, observational, activity-based costing study to estimate the health care personnel time and resulting direct medical costs associated with administering epoetin 3 times weekly to patients with end-stage renal disease on dialysis. The study was conducted at 5 US hemodialysis centers. The personnel time and costs were derived from time and motion observations. Predicted time and cost savings were modeled for switching patients to once-monthly ESA therapy. Patients also completed a survey questionnaire to assess their level of CKD knowledge and information needs. Total per-patient-per-year (PPPY) time expended on anemia management with epoetin averaged 608 minutes (range 512-915 minutes), with an average PPPY cost of $548 (range $342-$651). Use of a once-monthly ESA, compared with epoetin, could decrease average PPPY time expenditure by 79% (127 minutes [range 96-173 minutes]) and reduce PPPY costs by 81% ($104 [range $79-$136]). The patient questionnaire reported insufficient education on CKD. Use of a once-monthly ESA to correct anemia in dialysis patients may provide substantial time, resource, and cost savings compared with current treatment practices.
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 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 | 0,000 | 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 ».