Health care resource utilization before and after perampanel initiation among patients with epilepsy in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate changes in health care resource utilization following the initiation of perampanel for the treatment of epilepsy in the United States. METHODS: Health care claims from Symphony Health's Integrated Dataverse database between December 2012 and November 2015 were analyzed. Patients newly initiated on perampanel, having ≥1 epilepsy (International Classification of Diseases, Ninth Revision, Clinical Modification [ICD-9-CM] code 345.xx, ICD-10-CM code G40.xxx) or nonfebrile convulsion (ICD-9-CM code 780.39, ICD-10-CM code R56.9) diagnosis, and having ≥6 months of baseline and observation periods were included. Patients <12 years old at perampanel initiation were excluded. RESULTS: Of the 2,508 perampanel patients included in the study, the mean [median] (±standard deviation [SD]) age was 35.8 [34] (±16.0) years and 56.2% were female. The mean [median] (±SD) observation duration was 459.8 [462] (±146.3) days in the postperampanel period. The postperampanel period was associated with significantly lower rates of all health care resource utilization outcomes than the pre-period. For the post- versus pre-period, perampanel users had 42.3 versus 53.8 overall hospitalizations per 100 person-years (rate ratio [RR] = 0.80, p < 0.001) and 1,240.2 versus 1,343.8 outpatient visits per 100 person-years (RR = 0.91, p < 0.001). Epilepsy-related hospitalizations and outpatient visits were 25.2 versus 33.6 per 100 person-years (RR = 0.76, p < 0.001) and 327.0 versus 389.0 per 100 person-years (RR = 0.84, p < 0.001), respectively. Additionally, a significantly lower rate of status epilepticus in the post-period (1.8 events per 100 person-years) was observed compared to the pre-period (4.4 events per 100 person-years; RR = 0.43, p < 0.001). The monthly time trend of hospitalizations showed an increasing trend leading up to the initiation of perampanel, after which the hospitalizations decreased steadily. SIGNIFICANCE: Use of perampanel for the treatment of epilepsy was associated with significant reduction in all-cause and epilepsy-related health care resource utilization, including hospitalizations, especially for status epilepticus, and outpatient visits.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».