Impact of Comorbid Conditions on Healthcare Expenditure and Work-related Outcomes in Patients With Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effect of comorbid conditions on direct healthcare expenditure and work-related outcomes in patients with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: This is a retrospective analysis of the Medical Expenditure Panel Survey from 2006 to 2015 in 4967 adults with RA in the United States. Generalized linear models were used for healthcare expenditure and income, logistic models for employment status, and zero-inflated negative binomial models for absenteeism. Thirteen comorbid conditions were included as potential predictors of direct cost- and work-related outcomes. The models were adjusted for sociodemographic factors including sex, age, region, marital status, race/ethnicity, income, education, and smoking status. RESULTS: Patients with RA with heart failure (HF) had the highest incremental annual healthcare expenditure (US$8205, 95% CI $3683-$12,726) compared to those without the condition. Many comorbid conditions including hypertension (HTN), diabetes, depression, chronic obstructive pulmonary disease, cancer, stroke, and HF reduced the chance of patients with RA aged between 18-64 years being employed. Absenteeism of employed patients with RA was significantly affected by HTN, depression, disorders of the eye and adnexa, or stroke. On average, RA patients with HF earned US$15,833 (95% CI $4435-$27,231) per year less than RA patients without HF. CONCLUSION: Comorbid conditions in patients with RA were associated with higher annual healthcare expenditure, lower likelihood of employment, higher rates of absenteeism, and lower income. Despite its low prevalence, HF was associated with the highest incremental healthcare expenditure and the lowest likelihood of being employed compared to other common comorbid conditions.
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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 | 0,003 |
| 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 ».