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Enregistrement W2795252372 · doi:10.1093/schbul/sby018.1039

S252. HEALTH CARE RESOURCE UTILISATION IS HIGHER IN PATIENTS PRIOR TO DIAGNOSIS WITH SCHIZOPHRENIA THAN NON-SCHIZOPHRENIA COMPARATORS IN A LARGE COMMERCIALLY-INSURED POPULATION IN THE UNITED STATES

2018· article· en· W2795252372 sur OpenAlexaff
Anna Wallace, Keith Isenberg, John Barron, Whitney York, Mayura Shinde, Matt Sidovar, Jessica Franchino‐Elder, Michael Sand

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensBoehringer Ingelheim (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)Schizoaffective disorderMedicinePsychiatryDiagnosis of schizophreniaPopulationPsychosisHealth careRetrospective cohort studyCohortPediatricsInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schizophrenia is associated with considerable health care resource utilisation (HCRU) and costs, yet little is known about the patterns of care and HRCU in patients with schizophrenia prior to diagnosis. To address this knowledge gap, we examined the HCRU of patients with and without schizophrenia over a 5-year pre-diagnosis period. This US-based retrospective study used claims data from the HealthCore Integrated Research Database to identify newly diagnosed patients with schizophrenia (ICD-9: 295.x, ICD-10: F20.x) aged 15–54 years at diagnosis. Patients with schizophrenia were compared with a demographically matched (1:4) non-schizophrenia cohort during the 0–12 months, >1–2, >2–3, >3–4 and >4–5 years prior to schizophrenia diagnosis. During the pre-diagnosis periods, both all-cause and behavioural health-related HCRU were described. The schizophrenia and comparator cohorts included 6,732 and 26,928 patients, respectively. The most common types of schizophrenia were schizoaffective disorder (49%), paranoid (24%) and unspecified (19%). Patients were distributed across all major US regions (Northeast: 18%, Midwest: 27%, South: 29%, West: 27%). Average age at diagnosis was 32.8 years and most patients were male (57.4%). The percentage of patients with at least one all-cause inpatient hospitalisation in the 0–12 months prior to diagnosis was 32.7% for patients with schizophrenia versus 3.9% for comparators. Patients with schizophrenia had a greater mean number of all-cause physician office visits in all pr- diagnosis time periods versus comparators (schizophrenia: 4.5–5.5 visits, comparators: 3.1–3.2 visits). Behavioural health-related HCRU was also more substantial in patients with schizophrenia versus comparators across all time periods in terms of the mean number of visits to a psychiatrist (1.8–2.9 vs 0.1 visits, respectively) or a psychologist (1.0–1.2 vs 0.2 visits, respectively). The percentage of patients with claims for antipsychotic medication was also greater in the schizophrenia cohort vs comparators (21.8–56.6% vs 0.7–1.0% of patients, respectively). For up to 5 years prior to diagnosis, patients with schizophrenia have higher all-cause and behavioural health-related HCRU, in addition to higher use of anti-psychotic medications, compared with matched comparators. In the schizophrenia cohort, HCRU increased in frequency closer to diagnosis, compared with matched comparators, whose HCRU remained relatively stable. This study improves our understanding of the characteristics of clinically high-risk patients who go on to develop schizophrenia, who have more frequent encounters with health care providers than comparators. These results also suggest that early identification and treatment of patients prior to schizophrenia diagnosis could be optimised and is warranted. Funding: Boehringer Ingelheim (ANTHEM)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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