Disease severity predicts higher healthcare costs among hospitalized nonalcoholic fatty liver disease/nonalcoholic steatohepatitis (NAFLD/NASH) patients in Spain
Notice bibliographique
Résumé
The rising prevalence of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) and nonalcoholic steatohepatitis (NASH) presents many public health challenges, including a substantial impact on healthcare resource utilization and costs. There are important regional differences in the burden of NAFLD/NASH, and Spain-specific data are lacking. This retrospective, observational study examined the impact of liver disease severity, comorbidities, and demographics on healthcare resource utilization and costs in Spain.NAFLD/NASH patients in the Spanish National Health System's Hospital Discharge Records Database (1/1/2006 to 4/30/2017) were categorized into disease severity cohorts as NAFLD/NASH overall, NAFLD/NASH non-progressors, compensated cirrhosis (CC), decompensated cirrhosis (DCC), liver transplant (LT), or hepatocellular carcinoma (HCC). Patients were followed from index date until the earliest of 6 months, disease progression, end of coverage, death, or end of study. Within each cohort, pre- and post-index healthcare resource utilization and costs per patient per month (PPPM) were calculated.A total of 8,205 patients (mean age 58.4; 54% male) were identified; 5,984 (72.9%) were non-progressors, 139 (1.7%) progressed to CC, 2,028 (24.7%) to DCC, 115 (1.4%) to LT, and 61 (0.7%) to HCC. Pre-index comorbidity burden was high across disease cohorts, and the frequency of comorbidities increased with disease severity. From pre- to post-index, average length of stay (LOS) increased significantly (23%-41%) as did all-cause PPPM costs (44%-46%), with significantly longer LOS and costs in patients with increasing disease severity.Progression of NAFLD/NASH was associated with significantly higher costs and longer LOS. A coordinated approach is needed to manage resources and costs in Spain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».