Impact of malnutrition on survival and healthcare utilization in Medicare beneficiaries with diabetes: a retrospective cohort analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the impact of pre-existing malnutrition on survival and economic implications in elderly patients with diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A retrospective observational study was conducted to examine the impact of malnutrition with or without other significant health conditions on survival time and healthcare costs using the Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) data from 1999 to 2014 for beneficiaries with a confirmed first date of initial diagnosis of diabetes (n=15 121 131). The primary outcome was survival time, which was analyzed using all available data and after propensity score matching. Healthcare utilization cost was a secondary outcome. RESULTS: A total of 801 272 beneficiaries were diagnosed with malnutrition. The analysis on propensity score-matched data for the effect of common conditions on survival showed that the risk for death in beneficiaries with diabetes increased by 69% in malnourished versus normo-nourished (HR, 1.69; 99.9% CI 1.64 to 1.75; P<0.0001) beneficiaries. Malnutrition increased the risk for death within each of the common comorbid conditions including ischemic heart disease (1.63; 1.58 to 1.68), chronic obstructive pulmonary disorder (1.60; 1.55 to 1.65), stroke or transient ischemic attack (1.57; 1.53 to 1.62), heart failure (1.54; 1.50 to 1.59), chronic kidney disease (1.50; 1.46 to 1.55), and acute myocardial infarction (1.47; 1.43 to 1.52). In addition, the annual total spending for the malnourished beneficiaries was significantly greater than that for the normo-nourished beneficiaries ($36 079 vs 20 787; P<0.0001). CONCLUSIONS: Malnutrition is a significant comorbidity affecting survival and healthcare costs in CMS beneficiaries with diabetes. Evidence-based clinical decision pathways need to be developed and implemented for appropriate screening, assessment, diagnosis and treatment of malnourished patients, and to prevent malnutrition in normo-nourished patients with diabetes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».