Medical Visit Patterns in Cancer Chemotherapy Patients Receiving Erythropoiesis-Stimulating Agents in a Managed Care Setting.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Avoiding unnecessary medical visits related to erythropoiesis-stimulating agent (ESA) treatment represents an important consideration for managed-care organizations. Observational data have reported varying visit patterns for cancer chemotherapy patients receiving epoetin alfa (EPO) and darbepoetin alfa (DARB). Few studies have characterized visit patterns in this population during ESA treatment. Objective and Purpose: The objective of this analysis was to describe visit patterns and identify the proportion of medical visits made exclusively for ESA treatment in cancer chemotherapy patients. Methods: Analysis of medical claims between 1/2004–12/2005 using the Integrated Health Care Information Systems national database, representing >35 health plans, was conducted. Patients were ≥18 years old, had a cancer diagnosis, received >1 ESA administration, and concurrent chemotherapy (during or within 14 days of ESA initiation). Medical visits during the ESA treatment duration (time from first to last ESA administration) were categorized into mutually exclusive groups based on procedure codes recorded on the visit day: ESA administration, chemotherapy/radiotherapy administration, physician visit, blood count, WBC growth factor administration and other (hydration, antiemetics/antibiotics, etc). Results: 3,462 EPO and 2,839 DARB patients were identified representing 107,149 unique visits (EPO 62,785, DARB 44,364). Mean ESA treatment duration was similar between groups (Days: EPO 59.3; DARB 57.6, p=0.212). The proportion of visits were categorized into mutually exclusive service groups, presented below. Conclusion: Cancer chemotherapy patients receiving ESAs incurred visits for many reasons, but primarily for receiving chemotherapy. Less than 5% of all visits were solely related to ESA administration, regardless of ESA received. Table Service Group EPO DARB Chemotherapy 10.3% 12.2% Chemotherapy + ESA 24.9% 27.3% Physician visit 11.9% 12.5% Physician visit + ESA 13.0% 9.9% Blood count 1.1% 2.1% Blood count + ESA 10.1% 8.4% WBC growth factor 0.3% 0.5% WBC growth factor + ESA 5.9% 6.8% Other 15.9% 14.8% Other and ESA 2.6% 2.6% ESA only 4.1% 2.9% Total 100% 100%
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».