Impact of adherence to biological agents on health care resource utilization for patients over the age of 65 years with rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Poor adherence to therapy increases the patient and societal burden and complexity of chronic diseases such as rheumatoid arthritis (RA). In the past 15 years, biologic disease-modifying anti-rheumatic drugs (DMARDs) have revolutionized the treatment of RA. However, little data are available on the impact of adherence to biologics on health care resources. The objective of the study was to determine the long-term health care resource utilization patterns of RA patients who were adherent to biologic DMARD therapy compared to RA patients who were non-adherent to biologic DMARD therapy in an Ontario population and to determine factors influencing adherence. Methods: Patients were identified from the Ontario RA Database that contains all RA patients in Ontario, Canada, identified since 1991. The study population included RA patients, aged 65+ years, with a prescription for a biologic DMARD between 2003 and 2013. Exclusion criteria included diagnosis of inflammatory bowel disease, psoriatic arthritis or psoriasis in the 5 years prior to the index date and discontinuation of biologic DMARD, defined as no subsequent prescription during the 12 months after the index date. Adherence was defined as a medication possession ratio of ≥0.8 measured as the proportion of days for which a patient had biologic treatment(s) over a defined follow-up period. Adherent patients were matched to non-adherent patients by propensity score matching. Results: A total of 4,666 RA patients were identified, of whom 2,749 were deemed adherent and 1,917 non-adherent. The age (standard deviation) was 69.9 (5.46) years and 75% were female. Relative rates for resource use (physician visits, emergency visits, hospitalization, home care and rehabilitation) for the matched cohort were significantly lower ( P <0.0001) in adherent patients. Non-adherent patients’ use of oral prednisone (67%) was significantly higher ( P <0.001) than that of the adherent cohort (56%). Conclusion: RA patients adherent to biologic therapy have lower health care resource use and lower steroid use compared to non-adherent patients. Keywords: anti-TNF, prednisone, DMARD, inflammation, administrative database
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».