The Prevalence and National Burden of Treatment-Resistant Depression and Major Depressive Disorder in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Estimates of prevalence and burden of treatment-resistant depression (TRD) vary widely in the literature. This study evaluated the prevalence and burden of TRD and the share of TRD in the burden of medication-treated major depressive disorder (MDD) using the most commonly accepted definition of TRD and a novel bottom-up approach. METHODS: Prevalence and health care burden of TRD were estimated by synthetizing inputs across 4 similarly designed claims studies in adults covered by Medicare, Medicaid, commercial plans, and the US Veterans Health Administration (VHA). Productivity (absenteeism and presenteeism) and unemployment burden were estimated based on inputs from a study conducted with data from the Kantar National Health and Wellness Survey (NHWS; 2017). A targeted literature search for additional inputs was performed. A cost model was developed to estimate the burden of TRD and medication-treated DSM-5-defined MDD in the United States. Study outcomes were the 12-month prevalence of TRD and the annual health care, productivity, and unemployment burden of TRD and medication-treated MDD in the United States. RESULTS: The estimated 12-month prevalence of medication-treated MDD in the United States was 8.9 million adults, and 2.8 million (30.9%) had TRD. The total annual burden of medication-treated MDD among the US population was $92.7 billion, with $43.8 billion (47.2%) attributable to TRD. The share of TRD was 56.6% ($25.8 billion) of the health care burden, 47.7% ($8.7 billion) of the unemployment burden, and 32.2% ($9.3 billion) of the productivity burden of medication-treated MDD. CONCLUSIONS: TRD is associated with disproportionate health care costs and unemployment, suggesting potentially large economic and societal gains with effective management.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».