Guidelines-based treatment associated with improved economic outcomes in nontuberculous mycobacterial lung disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of nontuberculous mycobacterial lung disease (NTMLD) in the US has increased; however, data characterizing the associated healthcare utilization and expenditure at the national level are limited.Objective: To examine associations between economic outcomes and the use of anti-Mycobacterium avium complex (MAC) guidelines-based treatment (GBT) for newly-diagnosed NTMLD in a US national managed care claims database (Optum® Clinformatics® Data Mart).Methods: NTMLD was defined as having ≥2 claims for NTMLD (ICD-9 031.0; ICD-10 A31.0) on separate occasions ≥30 days apart (between 2007 and 2016). The cohort included patients insured continuously over a period of at least 36 months (12 months before initial NTMLD diagnostic claim and for the subsequent 24 months). Treatment was classified as GBT (consistent with American Thoracic Society/Infectious Diseases Society of America guidelines), non-GBT, or untreated. All-cause hospitalization rates and total healthcare expenditures at Year 2 were assessed as outcomes of the treatment prescribed in Year 1 after NTMLD diagnosis.Results: A total of 1,039 patients met study criteria for NTMLD (GBT, n = 294; non-GBT, n = 298; untreated, n = 447). After adjustment for baseline characteristics, GBT was associated with a significantly lower all-cause hospitalization risk vs non-GBT (odds ratio [OR] = 0.53; 95% CI = 0.33–0.85, p = 0.008), and vs being untreated (OR = 0.57; 95% CI = 0.35–0.91, p = 0.020). Adjusted total healthcare expenditure in Year 2 with GBT ($69,691) was lower than that with non-GBT ($77,624) with a difference of −$7,933 (95% CI = −$14,968 to −$899; p = 0.03).Conclusions: Patients with NTMLD in a US managed care claims database who were prescribed GBT had lower hospitalization risk than those who were prescribed non-GBT or were untreated. GBT was associated with lower total healthcare expenditure compared with non-GBT.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».