Reduced Costs and Length-of-Stay Associated with Rivaroxaban As Compared to Parenteral Bridging and Warfarin in Pulmonary Embolism Patients Managed in Observation Status
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Observation stays are intended to assess patients for short periods (i.e., <2-midnights) to determine need for inpatient admission or discharge. Unlike rivaroxaban, treatment of pulmonary embolism (PE) with parenteral bridging to warfarin requires frequent coagulation monitoring and dosing adjustments that may prolong length-of-stay (LOS) and increase hospital treatment costs. Objective: To compare LOS, hospital treatment costs, and readmissions in PE patients managed through observation stays treated with either rivaroxaban or parenterally-bridged warfarin. Methods: US Premier Hospital claims data spanning 11/2012-9/2015 was used to identify patients with a primary diagnosis code for PE (415.1x) managed through an observation stay and having ³1 claim for a PE-related diagnostic test on day 0-2. Rivaroxaban users, allowing ²2 days of prior parenteral therapy, were 1:1 propensity-score matched to patients parenterally bridged to warfarin. LOS, the proportion of encounters lasting >2-midnights, total hospital costs and risk of readmission for venous thromboembolism (VTE) or major bleeding during the same month or 2 months subsequent to the index event were compared between propensity-score-matched treatment cohorts. Results: A total of 401 rivaroxaban patients were matched to 401 patients receiving parenteral bridging to warfarin.Rivaroxaban use was associated with a shorter LOS (-0.25 days), fewer encounters lasting >2 midnights (21.1% vs. 32.7%) and lower total hospital costs (-$240) vs. parenteral bridging to warfarin (p²0.03 for all) (Table). Readmission was similar between cohorts (p>0.99 for both VTE and major bleeding readmission). Conclusion: Shorter LOS and lower hospital costs occurred with rivaroxaban vs. parenteral bridging to warfarin in PE observation stay patients. This was achieved without increasing short-term risk of VTE or major bleeding readmission. Table Table. Disclosures Peacock: Portola: Consultancy, Research Funding; Janssen Pharmaceuticals: Consultancy, Research Funding. Fermann:Janssen Pharmaceuticals: Other: Advisory Board, Speakers Bureau; Pfizer: Research Funding. Baugh:Janssen Pharmaceuticals: Consultancy; Roche Diagnostics: Other: Advisory Board. Wells:Janssen Pharmaceuticals: Consultancy; Bristol Myers Squib: Research Funding; Pfizer: Research Funding; Bayer Healthcare: Other: Advisory Board, Speakers Bureau; Itreas: Other: Writing Committee. Ashton:Janssen Scientific Affairs, LLC, Raritan, New Jersey: Employment. Crivera:Janssen Scientific Affairs, LLC, Raritan, New Jersey: Employment, Equity Ownership. Wildgoose:Janssen Scientific Affairs, LLC, Raritan, New Jersey: Employment, Equity Ownership. Schein:Johnson & Johnson: Employment, Equity Ownership, Other: Own in excess of $10,000 of J&J stock. Coleman:Boehringer-Ingelheim Pharmaceuticals, inc.: Consultancy, Research Funding; Bayer Pharmaceuticals AG: Consultancy, Research Funding; Janssen Pharmaceuticals: Consultancy, Research Funding.
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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».