Price of pain: population-based cohort burden of disease analysis of medication cost of herpes zoster and postherpetic neuralgia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain is a main symptom of herpes zoster (HZ), and postherpetic neuralgia (PHN) is a frequent complication occurring in 5% to 15% of cases, causing moderate to severe neuropathic pain. A population-based observational study was conducted to evaluate the treatment patterns and economic burden of prescription drug treatment of HZ and PHN pain in the province of Manitoba (Canada) over a period of 15 years. METHODS: Administrative health care data, including medical and hospital separation records, were examined to identify episodes of HZ using International Classification of Diseases-9/10 codes between April 1, 1997 and March 31, 2014. Episodes of PHN were identified using medical and prescription claims. Incident use of analgesic, antidepressant, or anticonvulsant drugs was used to determine prescription pain costs. RESULTS: The age-adjusted incidence of HZ increased from 4.7 episodes/1,000 person-years in 1997/98 to 5.7/1,000 person-years in 2013/14. PHN occurred in 9.2% of HZ cases, a rate that did not change over the study period (P=0.57). The annual cost to treat HZ pain rose by 174% from 1997/98, reaching CAD $332,981 in 2011/12, 82.8% (95% confidence interval [CI] 81.2%, 84.3%) of which was related to PHN. The per episode cost of HZ rose by 111% from $31.59 (95% CI $25.35, $37.84) to $66.81 (95% CI $56.84, $76.78) and by 94% for PHN from $292 (95% CI $225, $358) to $566 (95% CI $478, $655). These increases were driven by increasing use of anticonvulsants, primarily gabapentin, which accounted for 57% of the increase in cost. CONCLUSION: There has been an increase in the incidence of HZ and PHN and in the average cost associated with the prescription treatment of their resultant neuropathic pain. The primary driver of the increased episodic cost is the increased use of gabapentin. These changes have resulted in a substantial increase in the economic burden associated with HZ and PHN.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».