Healthcare costs among patients with macular oedema associated with non-infectious uveitis: a US commercial payer’s perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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 | 0,001 |
| 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 découle