Prevalence of Eosinophilic Granulomatosis With Polyangiitis and Associated Health Care Utilization Among Patients With Concomitant Asthma in US Commercial Claims Database
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the prevalence and associated disease burden of eosinophilic granulomatosis with polyangiitis (EGPA) in patients with asthma from a US claims database. METHODS: Two cohorts were defined using enrollees (aged ≥18 years) from the Optum deidentified Clinformatics Datamart claims database 2010-2014, based on validated EGPA case definitions with varying specificity: EGPA 1 (main cohort; more specific; patients with 2 codes [in any combination] within 12 months of each other for eosinophilia, vasculitis, or mononeuritis multiplex) and EGPA 2 (sensitivity analysis cohort; less specific; patients with 2 codes of above conditions and/or neurologic symptoms within 12 months of each other). Patients had 3 or more asthma medications in the 12-month baseline before index date (date of the second code). Eosinophilic granulomatosis with polyangiitis prevalence, asthma severity during the baseline period, oral corticosteroid (OCS) use, and health care utilization during the 12-month follow-up period were determined. RESULTS: Overall, 88 and 604 patients were included in main cohort EGPA 1 and sensitivity analysis cohort EGPA 2, respectively; corresponding annual EGPA prevalence rates were 3.2 to 5.9 and 23.4 to 30.7 cases/million patients. Approximately 75% of patients were prescribed OCS and ~30% experienced 1 or more hospitalization; 75% in EGPA 1 and 52% in EGPA 2 with 1 or more non-OCS prescription in the 90 days before index date had severe asthma. CONCLUSIONS: Eosinophilic granulomatosis with polyangiitis prevalence estimates varied based on specificity of the case definition but were generally consistent with previous country-specific estimates. Despite differences in prevalence, both cohorts displayed a generally similar, high burden of OCS use and health care utilization, highlighting the substantial disease burden among patients with EGPA and the need for specific treatments.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».