Healthcare Costs and Resource Utilization in Patients with Multiple Sclerosis Relapses Treated with H.P. Acthar Gel®
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Multiple sclerosis (MS) is an autoimmune disorder with large annual costs. This study evaluated utilization and costs for the management of MS relapses with H.P. Acthar(®) Gel (repository corticotropin injection; Acthar; Mallinckrodt) compared to receipt of plasmapheresis (PMP) or intravenous immunoglobulin (IVIG) among patients with MS who experienced multiple relapses. METHODS: We identified patients with MS diagnoses who had relapses treated with intravenous methylprednisolone (IVMP), the first-line treatment for MS relapse. Patients who were treated for the subsequent relapses were eligible for the study. We analyzed 12- and 24-month healthcare utilization and costs among patients who received Acthar prescriptions compared to patients who were treated with PMP/IVIG using generalized linear and logistic regression models to calculate unadjusted and adjusted means and 95% confidence intervals. RESULTS: For the 12-month analysis, a total of 213 patients received Acthar prescriptions and 226 were treated with PMP or IVIG. Patients who received Acthar prescriptions were similar to those who received other treatments in terms of most demographic variables. Acthar recipients had fewer hospitalizations (0.2 vs. 0.4; P = 0.01) and received fewer outpatient services (29 vs. 43; P < 0.0001) but received more prescription medications (36 vs. 30; P < 0.0001) compared to recipients of PMP/IVIG. Patients who received Acthar prescriptions had lower inpatient and outpatient costs ($15,000 lower; P = 0.001; and $54,000 lower; P < 0.0001, respectively) but similar total costs. Similar results were seen in the cohort with 24 months of outcome data. CONCLUSION: Acthar may be a useful treatment option compared to PMP/IVIG for patients with MS experiencing multiple relapses. FUNDING: This study was funded by a grant to the University of Washington from Mallinckrodt Pharmaceuticals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».