Healthcare costs among patients with macular oedema associated with non-infectious uveitis: a US commercial payer’s perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe patient characteristics and healthcare costs associated with uveitic macular oedema (UME) in US clinical practices from a commercial payer's perspective. METHODS AND ANALYSIS: The IBM MarketScan Commercial Subset (1 October 2015-31 March 2020) was used to identify patients with non-infectious uveitis (NIU), with or without UME. Patients with UME at any time were further classified into subgroups of patients who received a UME diagnosis during the study period and those who received a UME diagnosis and local steroid injection (LSI) during the study period. Demographic and clinical characteristics, NIU-related treatments and healthcare costs were described for each cohort and subgroup during the most recent 12 months of continuous health plan enrolment. Healthcare costs were also described by vision status among all patients with NIU. RESULTS: A total of 36 322 patients with NIU were identified, of whom 3 301 (9.1%) had UME and 33 021 (90.9%) had no UME. Patients with UME more frequently received NIU-related treatment compared with those without UME (64.6% vs 45.0%), particularly LSI treatment (12.5% vs 0.7%). Mean total all-cause healthcare costs per-patient-per-year (PPPY) were higher among patients with UME ($19 851) than patients without UME ($16 188) and were especially high among those with bilateral UME ($24 162). Further, vision loss was more commonly observed in those with UME versus those without UME (5.7% vs 2.2%) and a trend of increasing healthcare costs with increasing vision loss was observed. CONCLUSION: NIU is associated with substantial clinical and economic burden, particularly when UME is present.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».