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Enregistrement W3016888407 · doi:10.1007/s12325-020-01318-w

Management of Patients with Overactive Bladder in Brazil: A Retrospective Observational Study Using Data From the Brazilian Public Health System

2020· article· en· W3016888407 sur OpenAlexaff
Greta Lozano‐Ortega, Daniel Ng, Shelagh M. Szabo, Alison Deighton, Bruno Salgado Riveros, A Guttschow, Katherine Gooch, Cristiano Mendes Gomes

Notice bibliographique

RevueAdvances in Therapy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesAstellas Pharma Global DevelopmentAstellas Pharma
Mots-clésMedicineOveractive bladderPublic healthCohortHealth careRetrospective cohort studyDiagnosis codeFamily medicineMedical recordPopulationObservational studyCohort studyEmergency medicineInternal medicineEnvironmental healthAlternative medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In Brazil, current data on the use of healthcare resources to manage individuals with overactive bladder (OAB) are lacking. This study aimed to characterize contemporary treatment and the economic burden among patients with OAB managed under the Brazilian public health system (Sistema Único de Saúde [SUS]). METHODS: Population-based data from January to December of 2015 were acquired from Brazil's public health database. Adults at least 18 years of age with an ICD-10 diagnostic code for OAB within the period were included. Records of outpatient visits, hospitalizations, and onabotulinumtoxinA injections were used to calculate estimates of resource use and costs (in Brazilian reals [R$]) among those with OAB (frequency [%] and mean (standard deviation [SD]) as appropriate). Patient identifiers were not available, so a record linkage methodology was used to match medical encounters to individuals. Pharmacologic management of OAB was informed by government medication purchases available from the official Brazilian government databases. RESULTS: During 2015, 26,640 patients with OAB were identified. All cohort members had at least one outpatient visit and 15,349 (57.6%) were hospitalized. Of the study cohort, 10.0% visited a general practitioner (GP), 41.3% visited a specialist, and 52.0% visited other non-medical healthcare practitioners within the year. Mean (SD) healthcare costs among the study cohort totaled R$355 (R$866) per patient per year; and were R$291 (R$654), R$27 (R$130), R$27 (R$30), and R$11 (R$17) for hospitalizations, GP, specialist, and non-medical healthcare practitioner visits per patient per year, respectively. Regional analysis of reported government medication purchases suggested that access to OAB treatments is highly limited. CONCLUSIONS: High resource use and costs were estimated among patients with OAB managed within the SUS. These data provide a snapshot of the management of patients with OAB in Brazil, with the patients seeking treatment under SUS likely representing a more burdened subpopulation.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,235 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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