Medical Costs of Untreated Anemia in Elderly Patients with Predialysis Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to quantify the incremental medical costs that are associated with untreated anemia among elderly patients with predialysis chronic kidney disease (CKD). An analysis of claims and laboratory data between January 1999 and February 2005 was conducted. Inclusion criteria were age >/=65 yr, two or more hemoglobin readings, one or more claims for CKD, and two or more GFR values of <60 ml/min per 1.73 m(2) (stages 3 to 5 CKD). Patients were excluded when they had cancer or lupus, had received organ transplantation, or were treated for anemia. An open-cohort design was used to classify patients' observation periods into anemia and nonanemia. Both univariate and multivariate analyses were conducted to compare periods of anemia and nonanemia for average monthly medical costs; the latter was adjusted for age, gender, GFR, diabetes, hypertension, liver cirrhosis, coronary artery disease, myocardial infarction, and left ventricular hypertrophy. A subset analysis of patients with moderate CKD (stage 3) was conducted. A total of 2001 patients were identified. Untreated anemia was associated with a significant increase in medical costs, with an unadjusted incremental monthly cost of $1089 (P < 0.0001) and a cost ratio of 1.8:1 relative to nonanemia. After controlling for covariates, untreated anemia remained significantly associated with a cost increase (adjusted incremental monthly cost $503; cost ratio 1.4:1; P < 0.0001). Similar significant cost burden was observed in the subset of patients with moderate CKD. The retrospective observational design may be more susceptible to bias than a randomized, controlled trial. This large study, which was based on real-life practice data, demonstrated that untreated anemia in elderly patients with predialysis CKD was associated with a significant increase in medical costs.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».