A patient journey analysis: Identification and treatment of dementia with Lewy bodies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Between 3.2%‐7.1% of dementia patients are diagnosed with DLB. There is limited research on the identification and treatment of DLB, indicating an unmet need for this condition.[2] [1] Hogan D, Fiest K, Roberts J, Maxwell C, Dykeman J, Pringsheim T, Jetté N. (2016). The Prevalence and Incidence of Dementia with Lewy Bodies: A Systematic Review. Canadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien Des Sciences Neurologiques, 43(S1), S83‐S95. doi:10.1017/cjn.2016.2. [2] Monfared A, Meier G, Perry R, Joe D. Burden of disease and current management of Dementia with Lewy Bodies: a literature review. Neurol Ther, 2019, 8:289‐305. Method This claims‐data analysis examined commercial and Medicare Advantage with Part D (MAPD) enrollees aged ≥40 years with ≥2 DLB diagnoses from 01Jun2016–31May2018. The earliest DLB diagnosis was the index date. Continuous insurance enrollment was required from 24 months before to 12 months after index. Patient characteristics, diagnoses, medication utilization, symptoms (e.g. behavioral, movement changes), and imaging tests were measured in 6‐month periods pre‐ and post‐index. Result The 974 patients identified had mean age of 78.3 years, were 56.6% male, 90.0% were MAPD enrollees, and had a mean Charlson comorbidity score of 2.87 (SD=2.05). Generally, percentages of patients with ≥1 diagnosis in a dementia or symptom change category or with ≥1 pharmacy fill for an antipsychotic or behavioral health (BH) medication (e.g., antidepressants, anxiolytics) trended higher in each 6‐month period prior to index date, were highest in the 6 months beginning on index, and decreased slightly 7‐12 months post‐index. Across periods, 31%‐90% of patients had multiple types of dementia diagnoses. BH medications (52.4%‐63.9% with ≥1 BH medication fill across periods) were prescribed to DLB patients more often than were antipsychotics (14.2%‐31.5% with ≥1 antipsychotic fill). CT scans (10.6%‐27.5%) and MRIs (5.3%‐13.0%) were the most prevalent imaging tests. Conclusion Percentages of patients with imaging tests, DLB symptoms, diagnoses and treatments for DLB increased as patients’ first DLB diagnosis neared and occurred at lower percentages 7‐12 months after initial diagnosis.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».