US Integrated Delivery Networks Perspective on Economic Burden of Patients with Treatment-Resistant Depression: A Retrospective Matched-Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to assess healthcare resource utilization (HRU) and costs among patients with major depressive disorder (MDD) with and without treatment-resistant depression (TRD) and those without MDD in US Integrated Delivery Networks (IDNs). METHODS: This was a retrospective matched-cohort study. The Optum© Integrated Claims Electronic Health Record de-identified database was used to identify adult patients with TRD (January 2011-June 2017) across US IDNs. TRD patients were propensity score matched 1:1 with non-TRD MDD and non-MDD patients on demographics. Rates of HRU and costs were compared up to 2 years following the first antidepressant pharmacy claim (or randomly imputed date for non-MDD patients) using negative binomial and ordinary least squares regressions, respectively, with 95% confidence intervals (CIs) from nonparametric bootstraps (costs only) adjusted for baseline comorbidity index and costs. RESULTS: All 1582 TRD patients were matched to non-TRD MDD and non-MDD patients and evaluated. TRD patients were on average 46 years old, and 67% were female. Mean duration of observation was 20.1, 19.6, and 17.9 months in the TRD, non-TRD MDD, and non-MDD cohorts, respectively. Patients with TRD had significantly higher rates of HRU than did non-TRD MDD patients (inpatient visits 0.35 vs. 0.16 per patient per year [PPPY]; adjusted incidence rate ratio [IRR] 2.04 [95% CI 1.74-2.39]) and non-MDD patients (0.35 vs. 0.09 PPPY, adjusted IRR 3.05 [95% CI 2.54-3.66]). TRD patients incurred significantly higher costs PPPY than did non-TRD MDD patients ($US25,807 vs. 13,701, adjusted cost difference $US9479 [95% CI 7071-11,621]) and non-MDD patients ($US25,807 vs. 8500, adjusted cost difference $US11,433 [95% CI 8668-13,876]). CONCLUSIONS: HRU and costs associated with TRD are significant in US IDNs.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».