Healthcare costs of patients with cancer stratified by Khorana score risk levels
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Patients with cancer are at high risk of venous thromboembolism (VTE), which entails a high economic burden. The risk of cancer-associated VTE can be assessed using the Khorana score (KS), a validated VTE risk prediction algorithm. This study compared healthcare costs associated with different KS in a population of patients newly diagnosed with cancer. METHODS: The Optum Clinformatics DataMart database (01/01/2012-09/30/2017) was used to select adult patients with ≥1 hospitalization or ≥2 outpatient claims with a cancer diagnosis (index date) initiated on systemic therapy or radiation therapy. Patients were classified in mutually exclusive cohorts based on KS (i.e. KS = 0, 1, 2 or ≥3). The observation period spanned from index to the earliest among the end of data availability, death, end of insurance coverage, or 12 months. RESULTS: In total 6,194 patients (KS = 0: 2,488; KS = 1: 2,125; KS = 2: 1,074; KS ≥ 3: 507) were included. On average, patients were aged 68 years, 48-52% were female, and the Quan-Charlson comorbidity index ranged between 1.1 and 1.4. Over the observation period, all-cause total healthcare costs per patient per month (PPPM) were $8,826 (KS = 0), $11,598 (KS = 1), $14,028 (KS = 2), and $16,211 (KS ≥ 3). Using the KS = 0 cohort as a reference, adjusted PPPM costs were $2,506, $4,775, and $6,452 higher in the KS = 1, KS = 2, and KS ≥ 3 cohorts, respectively. Hospitalization and outpatient costs were the main drivers of these differences. Similar results were found for VTE-related costs, which represented 4-11% of the total all-cause cost difference between KS cohorts. LIMITATIONS: Residual confounders; results may not be generalized to patients with other insurance plans or those who received treatments other than systemic therapy or radiation therapy. CONCLUSIONS: This real-world analysis found that cancer patients at higher risk of VTE (based on KS) incurred significantly greater all-cause and VTE-related healthcare costs compared with cancer patients at lower risk of VTE.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».