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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».