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Enregistrement W2072574820 · doi:10.3111/13696998.2013.772058

Medical costs and healthcare resource use in patients with lupus nephritis and neuropsychiatric lupus in an insured population

2013· article· en· W2072574820 sur OpenAlexaff
Daniel E. Furst, Ann E. Clarke, Ancilla W. Fernandes, Tim Bancroft, Kavita Gajria, Warren Greth, Şerban R. Iorga

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Economics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesGlaxoSmithKline
Mots-clésMedicineLupus nephritisSystemic lupus erythematosusPopulationInternal medicineHealth careLupus erythematosusDiseaseImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations33
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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