Burden of Treatment Resistant Depression (TRD) in patients with major depressive disorder in Ontario using Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES) databases: Economic burden and healthcare resource utilization
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The burden of treatment-resistant depression (TRD) in Canada requires empirical characterization to better inform clinicians and policy decision-making in mental health. Towards this aim, this study utilized the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES) databases to quantify the economic burden and resource utilization of Patients with TRD in Ontario. METHODS: TRD, Non-TRD Major Depressive Disorder (Non-TRD MDD) and Non-MDD cohorts were selected from the ICES databases between April 2006-March 2015 and followed-up for at least two years. TRD was defined as a minimum of two treatment failures within one-year of the index MDD diagnosis. Non-TRD and Non-MDD patients were matched with patients with TRD to analyze costs, resource utilization, and demographic information. RESULTS: Out of 277 patients with TRD identified, the average age was 52 years (SD 16) and 53% were female. Compared to Non-TRD, the patients with TRD had more all-cause visits to outpatient (38.2 vs. 24.2) and emergency units (2.7 vs. 2.0) and more depression-related visits to GPs (3.06 vs. 1.63) and psychiatrists (5.88 vs. 1.95) (all p < 0.05). The average two-year cost for TRD patients was $20,998 (CAD). LIMITATIONS: This study included patients with only public plan coverage; therefore, overall TRD population and cash and private claims were not captured. CONCLUSIONS: Patients with TRD exhibit a significantly higher demand on healthcare resources and higher overall payments compared to Non-TRD patients. The findings suggest that there are current challenges in adequately managing this difficult-to-treat patient group and there remains a high unmet need for new therapies.
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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».