Patient Clusters and Cost Trajectories in Atrial Fibrillation: Evidence from the Swiss Atrial Fibrillation Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Evidence on long-term costs of atrial fibrillation (AF) and associated factors is scarce. As part of the Swiss-AF prospective cohort study we aimed to characterise AF costs and their development over time, and to assess specific patient clusters and their cost trajectories. Methods Swiss-AF enrolled 2,415 patients with variable duration of AF between 2014 and 2017. Patient clusters were identified using hierarchical cluster analysis of baseline characteristics. Ongoing yearly follow-ups include health insurance clinical and claims data. An algorithm was developed to adjudicate costs to AF and related complications. Results Hierarchical analysis identified three patient clusters. “Cardiovascular-dominated” (CV-dominated) patients had the highest proportions of prior myocardial infarction and presence of diabetes. “Heart failure-dominated” (HF-dominated) patients had the highest occurrence of heart failure and permanent AF. “Isolated symptomatic” (IS) patients were younger and had the highest occurrence of paroxysmal AF. A subpopulation of 1,024 Swiss-AF patients with available claims data was followed up for a median [interquartile range] of 3.24 [1.09] years. Average yearly AF-adjudicated costs amounted to CHF 5,679, remaining stable across the observation period. CV-dominated (N = 253 with claims data) and HF-dominated patients (N = 185) depicted similarly high costs across all cost outcomes, the IS (N = 586) patients accrued the lowest costs. Conclusion Our results highlight three well-differentiated patient clusters with specific costs that could be used for stratification in both clinical and economic studies. Patient characteristics associated with adjudicated costs as well as cost trajectories may enable an early understanding of the magnitude of upcoming AF-related healthcare costs. What is already known on this topic Atrial fibrillation (AF) is a complex disease and constitutes a major economic and societal challenge due to its high prevalence worldwide. What this study adds This study, based on a large prospective cohort study, provides evidence on real-world AF costs and their development over time. Data-derived patient clusters are linked to costs and their respective cost trajectories are assessed. How this study might affect research, practice or policy The identified patient clusters and their characteristics may help clinicians and payers to gain an early insight and understanding of the magnitude of the expected AF-related healthcare costs.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».