The economic burden of pleural effusions in patients with chronic myeloid leukemia treated with tyrosine kinase inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Tyrosine kinase inhibitors (TKI), the standard of care for patients with chronic myeloid leukemia (CML) patients, may in some cases lead to the development of pleural effusion (PE). The purpose of this study is to compare healthcare resource utilization and costs associated with PE among CML patients treated with a TKI therapy. METHODS: Two large retrospective claims databases (1999-2009) were combined to identify adult CML patients who received ≥1 TKI prescription before the index date, which was defined as 30 days before the first PE diagnosis for patients with PE and a randomly selected date for PE-free patients. Patients were followed for 6 months after the index date. PE and PE-free patients were matched on a 1:1 ratio. PE-related resource utilization and costs (measured in 2009 US dollars) were estimated for PE patients. All-cause and CML-related resource utilization and costs were compared between PE and PE-free patients. Multivariate regression models were used to control for confounding factors. RESULTS: The study included 186 matched pairs. PE-free and PE patients were on average 65.4 and 63.6 years old and 39.8% and 48.9% were female, respectively. PE patients had a significantly higher number of inpatient (IP) days, IP admissions, outpatient (OP) visits and emergency room (ER) visits than PE-free patients (all p < 0.01). All-cause medical services costs were $88,526 and $30,434 for PE and PE-free patients, respectively. After adjusting for confounding factors, the PE-related total medical costs were $47,288 (p < 0.01), which was mostly accounted for by higher IP (difference: $34,123, p < 0.01) and OP (difference: $9563, p < 0.05) costs. PE patients also incurred higher CML-related medical costs compared to PE-free patients (difference: $39,599; p < 0.01). CONCLUSION: PE presents a substantial economic burden for CML patients treated with TKI.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».