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Enregistrement W2956056819 · doi:10.1007/s41669-019-0154-z

US Integrated Delivery Networks Perspective on Economic Burden of Patients with Treatment-Resistant Depression: A Retrospective Matched-Cohort Study

2019· article· en· W2956056819 sur OpenAlexaff
Holly Szukis, Kruti Joshi, David Singer, John J. Sheehan, Jennifer W. Wu, Patrick Lefèbvre, Paul E. Greenberg

Notice bibliographique

RevuePharmacoEconomics - Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesJanssen Scientific Affairs
Mots-clésMajor depressive disorderMedicineDepression (economics)Retrospective cohort studyCohortTreatment-resistant depressionInternal medicineConfidence intervalPropensity score matchingComorbidityRate ratioPsychiatryMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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