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Enregistrement W3148928257 · doi:10.1016/j.yebeh.2021.107927

Real-world impact of antiepileptic drug combinations with versus without perampanel on healthcare resource utilization in patients with epilepsy in the United States

2021· article· en· W3148928257 sur OpenAlexaff
François Laliberté, Mei Sheng Duh, Victoria Barghout, Guillaume Germain, Feride Frech, Craig Plauschinat, Dominique Lejeune, Manoj Malhotra, Edward Faught

Notice bibliographique

RevueEpilepsy & Behavior · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesEisai
Mots-clésPerampanelEpilepsyMedicineSodium channel blockerRetrospective cohort studyComorbidityInternal medicinePsychiatrySodium channelSodium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Combination regimens of antiepileptic drugs (AEDs) with various mechanisms of action (MOA) are commonly used in patients with refractory epilepsy. However, outcomes related to combination AEDs with novel MOA, such as perampanel (PER), are not well described. This study compared healthcare resource utilization (HRU) among recipients of PER-based combinations versus recipients of other non-PER-based combinations. METHODS: This retrospective study used claims data from the Symphony Health's IDV® (Integrated Dataverse) database (August 2012 to July 2018). Patients were aged ≥12 years with epilepsy or non-febrile convulsions, were treated with AED combinations, and had ≥12 and ≥6 months pre- and post-index date, respectively (date of initiation of the second AED in the combination). AEDs were categorized based on MOA: selective non-competitive antagonist of AMPA receptors (i.e., PER), sodium channel blocker (SC), synaptic vesicle protein 2A binding (SV2), and gamma-aminobutyric acid analog (G). Patients were then classified into MOA-based cohorts: PER + SC, PER + SV2, PER + G, SC + SC, SC + SV2, SC + G, SV2 + G, and G + G. HRU outcomes were evaluated during follow-up and compared between PER-based cohorts and non-PER-based cohorts. RESULTS: On average, patients in the PER + SC (N = 3,592), PER + SV2 (N = 2,200), and PER + G (N = 1,313) cohorts were younger and had a lower Quan-Charlson comorbidity index than those in non-PER-based cohorts. PER + SC and PER + SV2 users had significantly fewer all-cause hospitalizations than non-PER-based users (adjusted RR range: 0.66-0.89, all P < 0.05), while PER + G recipients had fewer all-cause hospitalizations than recipients of SV2 + G and G + G (adjusted RR range: 0.92-0.94). Similar trends were observed for epilepsy-related hospitalizations. Across all comparisons, PER-based combinations were associated with significantly lower rates of all-cause clinic/office/outpatient visits relative to non-PER-based combinations (adjusted RR range: 0.69-0.86, all P < 0.05). SIGNIFICANCE: Results showed that patients treated with PER-based combinations had fewer all-cause and epilepsy-related hospitalizations, and fewer all-cause clinic/office/outpatient visits compared with patients treated with most other non-PER-based combinations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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