Trends in healthcare utilization among older Americans with colorectal cancer: A retrospective database analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Analyses of utilization trends (cost drivers) allow us to understand changes in colorectal cancer (CRC) costs over time, better predict future costs, identify changes in the use of specific types of care (eg, hospice), and provide inputs for cost-effectiveness models. This retrospective cohort study evaluated healthcare resource use among US Medicare beneficiaries diagnosed with CRC between 1992 and 2002. METHODS: Cohorts included patients aged 66+ newly diagnosed with adenocarcinoma of the colon (n = 52,371) or rectum (n = 18,619) between 1992 and 2002 and matched patients from the general Medicare population, followed until death or December 31, 2005. Demographic and clinical characteristics were evaluated by cancer subsite. Resource use, including the percentage that used each type of resource, number of hospitalizations, and number of hospital and skilled nursing facility days, was evaluated by stage and subsite. The number of office, outpatient, and inpatient visits per person-year was calculated for each cohort, and was described by year of service, subsite, and treatment phase. Hospice use rates in the last year of life were calculated by year of service, stage, and subsite for CRC patients who died of CRC. RESULTS: CRC patients (mean age: 77.3 years; 44.9% male) used more resources than controls in every category (P < .001), with the largest differences seen in hospital days and home health use. Most resource use (except hospice) remained relatively steady over time. The initial phase was the most resource intense in terms of office and outpatient visits. Hospice use among patients who died of CRC increased from 20.0% in 1992 to 70.5% in 2004, and age-related differences appear to have evened out in later years. CONCLUSION: Use of hospice care among CRC decedents increased substantially over the study period, while other resource use remained generally steady. Our findings may be useful for understanding CRC cost drivers, tracking trends, and forecasting resource needs for CRC patients in the future.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».