Hidden Cost of Rheumatoid Arthritis (RA): Estimating Cost of Comorbid Cardiovascular Disease and Depression Among Patients with RA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine resource utilization and direct healthcare cost associated with comorbid cardiovascular disease (CVD) and depression among patients with prevalent rheumatoid arthritis (RA) based on analyses of retrospective healthcare claims data. METHODS: The index date was set as the first observed claim with an RA diagnosis. Patients were required to be >or=18 years of age, to have received RA-related treatment during the pre-index period, and to have 12-month pre- and post-index data. Based on pre-index utilization, patients were classified into 4 diagnosis groups: RA alone, RA+CVD, RA+depression, and RA+CVD+depression. Analyses focused on annual differences in costs between patients with RA alone and those with CVD and/or depression. A generalized linear model was applied to control for demographic and clinical characteristics and to estimate cohort-specific adjusted mean annual healthcare cost. RESULTS: Of 10,298 patients, 8,916 had RA alone (86.6%), 608 had RA+CVD (5.9%), 716 had RA+depression (7.0%), and 58 had RA+CVD+depression (0.5%). All patients with CVD and/or depression incurred significantly higher followup costs compared with patients with RA alone. Adjusted annual mean healthcare costs were highest for RA+CVD (US$14,145), followed by RA+CVD+depression ($13,513), RA+depression ($12,225), and RA alone ($11,404). Although patients with CVD and/or depression had a greater rate of RA-related hospitalization, adjusted RA-related healthcare costs did not reflect any statistically significant differences as compared to the RA-alone cohort. CONCLUSION: A significant proportion (13.4%) of patients with prevalent RA have comorbid CVD and/or depression. The presence of these conditions significantly affects annual healthcare costs as well as specific RA-related utilization patterns.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».