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Enregistrement W2261023957 · doi:10.1161/circoutcomes.7.suppl_1.244

Abstract 244: Anticoagulant Options and Inpatient Costs for Patients with Non-Valvular Atrial Fibrillation

2014· article· en· W2261023957 sur OpenAlexaff
François Laliberté, Dominic Pilon, Monika Raut, Winnie W. Nelson, William H. Olson, Guillaume Germain, Jeff Schein, Patrick Lefèbvre

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensStuart Olson (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRivaroxabanAtrial fibrillationWarfarinPropensity score matchingStroke (engine)Emergency medicineRetrospective cohort studyInternal medicineAnticoagulantOral anticoagulant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: For decades, warfarin has been the primary oral anticoagulant prescribed for stroke prophylaxis in non-valvular atrial fibrillation (NVAF). With the recently introduced target specific oral anticoagulants (TSOAC), coagulation laboratory monitoring and the need to achieve and maintain the target international normalized ratio (INR) are no longer required. We hypothesized that use of a TSOAC may reduce hospitalization costs for patients with NVAF requiring stroke prophylaxis. Objective: To compare hospitalization costs between hospitalized NVAF patients using warfarin or rivaroxaban in a real-world setting. Methods: A retrospective claims analysis was conducted using the Premier Perspective Comparative Hospital Database from 11/2010 to 9/2012. Adult patients hospitalized for NVAF after November 2011 were included. The first hospitalization for NVAF was defined as the index hospitalization. Patients using rivaroxaban during hospitalization were matched with up to four warfarin users by propensity score analyses. Index hospitalization and all hospitalization (i.e., both index and readmissions occurring between November 2011 and September 2012) costs were compared between the cohorts using generalized estimating equations with gamma distribution, log link, and adjusting for the matched design. A sub-analysis was performed for patients who received their first oral anticoagulant treatment on day three or later of their hospital stay. Sensitivity analyses were also conducted on matched cohorts with a primary diagnosis of AF. Results: The characteristics of the matched cohorts (2,809 rivaroxaban and 11,085 warfarin users) were well balanced. The mean age of both cohorts was 71 years and 49% of patients were female. The average index hospitalization cost of the rivaroxaban cohort was $11,993 vs. $13,255 for the warfarin cohort, and the cost difference (CD; $1,284) was significant (P<.001). Similarly, the corresponding all hospitalization cost were $13,900 vs. $16,697 for the rivaroxaban and warfarin cohorts, respectively, also significantly lower (CD= $2,798) for the rivaroxaban cohort (P<.001). The subset of patients who first received oral anticoagulation on day three or after also incurred significantly lower costs with rivaroxaban compared to warfarin (index hospitalization: $15,703 vs. $20,042, CD= $4,350, P<.001; all hospitalization: $18,499 vs. $24,897, CD= $6,388, P<.001). In patients with a primary diagnosis of AF, the rivaroxaban cohort had significantly lower costs compared to the warfarin cohort (index hospitalization: $6,686 vs. $8,376, CD=$1,609; all hospitalization: $8,157 vs. $10,746, P<.001, CD=$2,612, P<.001). Conclusion: In propensity-matched cohorts of NVAF patients treated with warfarin or rivaroxaban, a TSOAC, our data demonstrated significant index and overall hospital cost reductions associated with the TSOAC strategy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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