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Enregistrement W3093521711 · doi:10.14309/01.ajg.0000703904.93768.fb

S0464 Cost Reduction Associated With Improvement in Work Productivity Loss From Ustekinumab Treatment by Disease Severity States in Crohn's Disease Patients: Results From the IM-UNITI Clinical Trial

2020· article· en· W3093521711 sur OpenAlexaff
Amanda Teeple, Erik Muser, Dominik Naessens, B. Lueza, Zahra Kamal, Astrid Foix Colonier, Claudia Carlucci

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePresenteeismAbsenteeismWork productivityPlaceboUstekinumabDiseaseCrohn's diseaseProductivityPhysical therapyInternal medicineAdalimumabAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The economic burden associated with work productivity loss (WPL) is substantial in patients with Crohn’s Disease (CD). The objective of this study was to model the indirect costs associated with WPL for patients with CD treated with ustekinumab (UST) using US dollars. METHODS: The average percentage of work time missed (absenteeism) and impairment in productivity while at work (presenteeism) due to CD were calculated using Work Productivity and Activity Impairment (WPAI) scores from a prior study of the Adelphi Disease Specific Programme (1). Patient-level data from the IM-UNITI trial was used to classify patients into disease severity states at week 44 in maintenance based on the Crohn’s Disease Activity Index (CDAI): remission (rem) (0–150), mild (151–220) and moderate to severe (mod/sev) (>220). The total costs associated with WPL (absenteeism + presenteeism) were estimated for each state using WPL data from the Adelphi study and an annual salary of $54,906 reported by the Bureau of Labor Statistics and the Census Bureau in 2018. RESULTS: Of the 248 patients treated with UST 6 mg/kg at induction and 90 mg every 8 or 12 weeks at maintenance (UST 6-UST 90 Q8W/Q12W), 53%, 16%, and 31% were in rem, mild and mod/sev states at week 44 of maintenance, respectively. Similarly, 54%, 16%, and 29% of patients treated with UST 6-UST 90 Q8W (n = 178) and 15%, 15%, and 69% of the patients in the placebo induction arm (n = 399) were in rem, mild and mod/sev states, respectively. The average costs of absenteeism and presenteeism per state were estimated as $527 and $6,307 for remission, $2,462 and $14,773 for mild, and $8,001 and $19,989 for mod/sev states, respectively. A patient remaining in the mod/sev state had an annual WPL associated cost of $27,990. Figure 1 reports the average costs for a CD patient among arms. Relative to remaining in a mod/sev state, the annual cost associated with reductions in WPL were estimated as $12,912, $13,238, and $4,901 for UST 6-UST 90 Q8W/Q12W, UST6-UST 90 Q8W and placebo, respectively. Treatment with UST 6-UST90 Q8W over a year is estimated to save $8,337 per patient compared to placebo. CONCLUSION: Costs associated with WPL were lower for patients treated with UST than for placebo patients. The considerable cost reduction in WPL estimated for UST was threefold higher versus placebo.(1) Obando et al. Work productivity loss and associated indirect costs for patients with Crohn's disease in the US. AMCP Nexus 2019; Abstract K5.Figure 1.: Average annual WPL costs per-patient per arm and for a patient remaining in a moderate to severe state.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,007
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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