<p>Treatment Patterns and Health Care Costs of Lupus Nephritis in a United States Payer Population</p>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the characteristics, treatment patterns, health care resource utilization (HCRU), and cost of care for members of a large United States (US) health insurance plan with lupus nephritis (LN). METHODS: A retrospective observational study was conducted using a health insurance plan database to identify adult members with a diagnosis of LN. Medical and pharmacy claims were used to describe demographics, comorbidities, HCRU, and cost patterns over a 12-month follow-up period for each patient, between January 1, 2014, and December 31, 2016. All study variables were examined descriptively. RESULTS: A total of 1039 patients were available for analysis (median age, 47 years; 83% female). The median Charlson Comorbidity Index (CCI) was 3.3. Less than half (41%) of patients received immunosuppressive therapies commonly used to treat LN. Evidence indicated that 58% of the study population were prescribed corticosteroid therapy, in most cases (73%) for more than 60 days. Adverse events known to be associated with corticosteroid therapy were recorded in 58% of patients. Guideline-recommended preventive therapy with hydroxychloroquine was prescribed for 54% of members with LN. Nearly half (47%) of members with LN did not see a nephrologist and more than one-third (36%) did not see a rheumatologist over 1 year of follow-up. Rates of all-cause hospitalization and emergency department (ED) use were 25% and 35%, respectively. The mean all-cause per-member-per-month (PMPM) medical cost for the study population was $2801, with LN-specific costs accounting for $1147 PMPM. CONCLUSION: Patients with LN who are insured through a large US health plan appeared to underutilize outpatient specialist services and guideline-recommended hydroxychloroquine therapy. Corticosteroid use and adverse events known to be associated with corticosteroids were common in this cohort.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».