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Enregistrement W2049204477 · doi:10.3111/13696998.2014.925905

Distribution and drivers of costs in type 2 diabetes mellitus treated with oral hypoglycemic agents: a retrospective claims data analysis

2014· article· en· W2049204477 sur OpenAlexaff
Morgan Bron, Annie Guérin, Dominick Latrémouille-Viau, Raluca Ionescu‐Ittu, Prabhakar Viswanathan, Eric Q. Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Economics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesTakeda Pharmaceuticals InternationalU.S. Department of Labor
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusEmergency medicineTotal costType 2 diabetesMultivariate analysisType 2 Diabetes MellitusLogistic regressionRetrospective cohort studyCost driverInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the distribution of costs and to identify the drivers of high costs among adult patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) receiving oral hypoglycemic agents. METHODS: T2DM patients using oral hypoglycemic agents and having HbA1c test data were identified from the Truven MarketScan databases of Commercial and Medicare Supplemental insurance claims (2004-2010). All-cause and diabetes-related annual direct healthcare costs were measured and reported by cost components. The 25% most costly patients in the study sample were defined as high-cost patients. Drivers of high costs were identified in multivariate logistic regressions. RESULTS: Total 1-year all-cause costs for the 4104 study patients were $55,599,311 (mean cost per patient = $13,548). Diabetes-related costs accounted for 33.8% of all-cause costs (mean cost per patient = $4583). Medical service costs accounted for the majority of all-cause and diabetes-related total costs (63.7% and 59.5%, respectively), with a minority of patients incurring >80% of these costs (23.5% and 14.7%, respectively). Within the medical claims, inpatient admission for diabetes-complications was the strongest cost driver for both all-cause (OR = 13.5, 95% CI = 8.1-23.6) and diabetes-related costs (OR = 9.7, 95% CI = 6.3-15.1), with macrovascular complications accounting for most inpatient admissions. Other cost drivers included heavier hypoglycemic agent use, diabetes complications, and chronic diseases. LIMITATIONS: The study reports a conservative estimate for the relative share of diabetes-related costs relative to total cost. The findings of this study apply mainly to T2DM patients under 65 years of age. CONCLUSIONS: Among the T2DM patients receiving oral hypoglycemic agents, 23.5% of patients incurred 80% of the all-cause healthcare costs, with these costs being driven by inpatient admissions, complications of diabetes, and chronic diseases. Interventions targeting inpatient admissions and/or complications of diabetes may contribute to the decrease of the diabetes economic burden.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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