Identifying Predictors of Cumulative Healthcare Costs in Incident Atrial Fibrillation: A Population‐Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) has substantial impacts on healthcare resource utilization. Our objective was to understand the pattern and predictors of cumulative healthcare costs in AF patients after incident diagnosis in an emergency department (ED). METHODS AND RESULTS: Patients discharged after a first presentation of AF to an ED in Ontario, Canada, were identified from April 1, 2005, through March 31, 2010. Per-patient cumulative healthcare costs were determined until death or March 31, 2012. Join-point analyses identified clinically relevant cost phases. Hierarchical generalized linear models with a logarithmic link and gamma distribution determined predictors of cost per phase. Our cohort was 17 980 patients. During a mean follow-up of 3.9 years, 17.1% of patients died. Three distinct cost phases were identified: 2-month post-index ED visit phase, 12-month predeath phase, and a stable/chronic phase. The mean cost per patient in the first month post-index ED visit was $1876 (95% CI $1822 to $1931), $8050 (95% CI $7666 to $8434) in the month before death, and $640 (95% CI $624 to $655) per month for the stable/chronic phase. The main cost component in the post-index phase was physician services (32% of all costs) and hospitalizations for the predeath phase (72% of all costs). The CHA2DS2-VASc clinical risk score was a strong predictor of costs (rate ratio 1.91 and 5.08 for score of 7 versus score of 0 in predeath phase and postindex phase, respectively). CONCLUSIONS: There are distinct phases of resource utilization in AF, with highest costs in the predeath phase.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».