404-P: Cardiovascular Risk Scoring and Stratification in Patients with Type 2 Diabetes Enrolled in a Medicare Advantage Plan
Notice bibliographique
Résumé
Current tools to identify patients at risk for cardiovascular (CV) disease or events are variable, limiting their utility and generalizability. The purpose of this study was to develop a predictive model to identify patients with type 2 diabetes (T2D) who are ≥65 years of age, enrolled in a Medicare Advantage Prescription Drug (MAPD) plan and at risk for future CV events. This retrospective cohort study used administrative claims, laboratory and enrollment data from 1/2011-12/2018. Patients with T2D were identified from 1/2012-12/2013 using diagnosis codes and/or claims for antihyperglycemic medications. The dependent variable was the first composite CV event defined as ≥1 inpatient hospitalization for myocardial infarction, ischemic stroke, unstable angina, or heart failure or any evidence of revascularization. Independent variables for the prediction survival model included baseline demographic and clinical characteristics prognostic for the dependent variable. C-statistic, accuracy, sensitivity, and specificity were used to assess model performance. Risk ranking was conducted, whereby patients were classified as low, medium or at high risk of an event based on probability distribution derived cut-points. A total of 362,791 patients with T2D were identified. The proportion of patients with ≥1 CV event was 18.0% up to 5 years after T2D identification. The final model included 42 demographic and clinical variables. The C-statistic was 0.68, and accuracy, sensitivity and specificity were 0.63. Results were consistent across the training, test and holdout datasets suggesting internal validity. Up to 5 years after identification, 11% of patients classified as low, 27% as medium, and 51% as high risk had a future CV event. A predictive model for composite CV events utilizing administrative claims to identify and risk stratify patients may be used to scale focused interventions to high-risk T2D patients in a MAPD population to prevent future CVD events. Disclosure J.D. Hayden: Employee; Self; Humana. P. Pimple: Employee; Self; Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc. Employee; Spouse/Partner; CVS Caremark. R. Luthra: Employee; Self; Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc. T.G. Prewitt: None. V. Chiguluri: None. M. Kattan: Consultant; Self; GlaxoSmithKline plc. Research Support; Self; Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Novo Nordisk Inc. R. Harvey: None. A.M. Goss: Employee; Self; Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc. E.O. Caplan: Employee; Self; Humana. Funding Boehringer Ingelheim; Humana
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».