What are the short-term annual cost savings associated with kidney transplantation?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Kidney transplantation (KT) is often reported in the literature as associated with cost savings. However, existing studies differ in their choice of comparator, follow-up period, and the study perspective. Also, there may be unobservable heterogeneity in health care costs in the patient population which may divide the population into groups with differences in cost distributions. This study estimates the cost savings associated with KT from a payer perspective and identifies and characterizes both high and low patient cost groups. METHOD: The current study was a population-based retrospective before-and-after study. The timespan involved at most three years before and after KT. The sample included end-stage kidney disease patients in Nova Scotia, a province in Canada, who had a single KT between January 1, 2011, and December 31, 2018. Each patient served as their control. The primary outcome measure was total annual health care costs. We estimated cost savings using unadjusted and adjusted models, stratifying the analyses by donor type. We quantified the uncertainty around the estimates using non-parametric and parametric bootstrapping. We also used finite mixture models to identify data-driven cost groups based on patients' pre-transplantation annual inpatient costs. RESULTS: The mean annual cost savings per patient associated with KT was $19,589 (95% CI: $14,013, $23,397). KT was associated with a 24-29% decrease in mean annual health care costs per patient compared with the annual costs before KT. We identified and characterized patients in three cost groups made of 2.9% in low-cost (LC), 51.8% in medium-cost (MC) and 45.3% in high-cost (HC). Cost group membership did not change after KT. Comparing costs in each group before and after KT, we found that KT was associated with 17% mean annual cost reductions for the LC group, 24% for the MC group and 26% for the HC group. The HC group included patients more likely to have a higher comorbidity burden (Charlson comorbidity index ≥ 3). CONCLUSIONS: KT was associated with reductions in annual health care costs in the short term, even after accounting for costs incurred during KT.
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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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».