Predictors of High-cost Patients With Noninfectious Inflammatory Eye Diseases
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Noninfectious inflammatory eye diseases (NIIEDs), such as uveitis, is a general term used to describe a complex mix of acute, chronic, allergic, and inflammatory disorders. Prior literature has established that, in addition to severe clinical burden, NIIEDs is associated with significant economic burden for US payers; however, no literature provides a current estimate of the economic burden associated with patients with high-cost NIIEDs. This study aimed to better understand the cost and resource use distribution and predictors of patients with high-cost NIIEDs. METHODS: This retrospective cohort study selected adult patients with NIIEDs from a large US administrative claims database between 2006 and 2015. Among the included patients, total all-cause health care costs were calculated for a randomly selected 12-month period. Patients in the top 20% of total all-cause health care costs were identified as high-cost patients; the remaining patients were identified as lower-cost patients. Patient demographic characteristics, clinical characteristics, cost, and health care resource utilization (HRU) were compared. Logistic regression models were used to determine characteristics associated with high-cost patients. FINDINGS: Patients with NIIEDs (n = 14,879) were categorized into 2976 high-cost and 11,903 lower-cost patients. High-cost patients with NIIEDs were significantly more likely to experience blindness, cataract, cystoid macular degeneration, retinal detachment, and visual disturbances during the follow-up period than the lower-cost patients (all P < 0.05). The high-cost patients accounted for ~77% of the total all-cause health care spend. High-cost patients incurred an average annual total health care cost of $59,873, and the top 1 percentile incurred $349,967 during the follow-up period. Hospitalization was a key cost driver among the high-cost patients, accounting for 50% of the total cost among the top 1 percentile of patients. High-cost patients were more likely to have specific autoimmune diseases, inpatient admission, and use of biologic and immunosuppressant agents. IMPLICATIONS: A small segment of patients with NIIEDs consumed most resources. This study identified several predictors based on patient characteristics and HRU that may help inform the profile of patients with NIIEDs with the highest health care needs. As such, patients with a given profile can be selected for targeted interventions by clinicians to potentially help improve quality of care and to reduce costs.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».