Medical costs for managing chronic kidney disease and related complications in patients with chronic kidney disease and type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide cost estimates for chronic kidney disease (CKD) management and major CKD complications among patients with CKD and type 2 diabetes (T2D). STUDY DESIGN: A retrospective cohort study of 52,599 adults with CKD and T2D using Optum Clinformatics claims data from 2014 to 2019. METHODS: Medical costs associated with CKD management, renal replacement therapies (RRTs), major CKD complications (eg, myocardial infarction, stroke, heart failure, atrial fibrillation, and hyperkalemia), and death were estimated using generalized estimating equations adjusting for baseline demographics, complications, and medical costs. Costs for CKD management, RRT, and major CKD complications were assessed in 4-month cycles. Mortality costs were assessed in the month before death. RESULTS: The estimated 4-month CKD management costs ranged from $7725 for stage I to II disease to $11,879 for stage V (without RRT), with high additional costs for dialysis and kidney transplantation ($87,538 and $124,271, respectively). The acute event costs were $31,063 for heart failure, $21,087 for stroke, and $21,016 for myocardial infarction in the first 4 months after the incident event, which all decreased substantially in subsequent 4-month cycles. The acute event costs of atrial fibrillation and hyperkalemia were $30,500 and $31,212 with hospitalization, and $5162 and $1782 without. The costs associated with cardiovascular-related death, renal-related death, and death from other causes were $17,031, $12,605, and $9900, respectively. CONCLUSIONS: Management of CKD and its complications incurs high medical costs for patients with CKD and T2D. Results from this study can be used to quantify the economic profile of emerging treatments and inform decision-making.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».