The cost of systemic corticosteroid-induced morbidity in severe asthma: a health economic analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Treatment of severe asthma may include high dose systemic-steroid therapy which is associated with substantial additional morbidity. This study estimates the additional healthcare costs associated with steroid-induced morbidity by comparing three patients groups: those with severe asthma, moderate asthma and no asthma. METHODS: Patients with severe asthma (n = 808, GINA step 5 treatment) were matched by age and gender with patients with mild/moderate asthma (n = 3,975, GINA step 2 and 3 treatment) and a non-asthma control cohort (with a diagnosis of rhinitis; n = 2,412) from the Optimum Patient Care Research Database (OPCRD), a nationally representative primary care database. Prescribed drugs and publicly funded healthcare activity were monetised and annual costs per patient estimated. Regression analyses were used to estimate the additional healthcare cost associated with steroid-induced morbidity. RESULTS: Average healthcare costs per person per year range from £2603 - £4533 for the severe asthma cohort, to £978 - £2072 for the mild/moderate asthma cohort, to £560 - £1324 for the non-asthma control cohort, depending on the costing scenario. Differences in induced morbidity costs were evident between patients with asthma differentiated by steroid exposure. In relation to prescription drugs used to treat steroid-induced co-morbidities, females with severe asthma and high steroid exposure cost approximately £789 more per year than a corresponding female with no asthma, while males cost approximately £744 more than their counterparts with no asthma. Estimates were extrapolated to all healthcare costs. CONCLUSIONS: This study provides the first robust estimates of the additional cost of healthcare related to steroid-induced morbidity relative to patients with no steroid exposure. The study will help inform use of steroid-sparing strategies in this patient group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».