Medical costs and healthcare resource use in patients with lupus nephritis and neuropsychiatric lupus in an insured population
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Systemic lupus erythematosus (SLE) is a chronic autoimmune disease that can affect multiple organ systems, including the kidneys (lupus nephritis) and the central nervous system (neuropsychiatric lupus, or NPSLE). The healthcare costs and resource utilization associated with treating lupus nephritis and NPSLE in a large US managed care plan were studied. METHODS: SLE subjects ≥18 years of age and with claims-based evidence of nephritis or neuropsychiatric conditions were identified from a health plan database. An index date was set as a randomly drawn date from all qualifying claims during 2003-2008 for study subjects. Subjects were matched on the basis of demographic and clinical characteristics to unaffected controls. Costs and resource use were determined during a fixed 12-month post-index period. RESULTS: Nine hundred and seven lupus nephritis subjects were matched to controls, and 1062 subjects with NPSLE were matched to controls. Mean overall post-index healthcare costs were significantly higher among subjects with lupus nephritis in comparison to matched controls ($33,472 vs $5347, p < 0.001). Similarly, mean overall post-index healthcare costs were significantly higher among subjects with NPSLE compared to controls ($30,341 vs $4646, p < 0.001). Subjects with lupus nephritis or NPSLE had higher mean post-index numbers of ambulatory visits, specialist visits, emergency department visits and inpatient hospital stays, compared to controls (all p < 0.001). LIMITATIONS: Additional research, such as medical chart review, could provide validation for the claims-based identification of lupus nephritis and NPSLE subjects. Also, indirect costs were not evaluated in this study. CONCLUSION: Subjects with lupus nephritis or NPSLE have high costs and resource use, compared to unaffected controls.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle