Health resource utilization, costs, and community treatment order status before and after the initiation of second-generation long acting-injectable antipsychotics in patients with schizophrenia in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Long-acting injectable (LAI) antipsychotics and community treatment orders (CTOs) are used in patients with schizophrenia to improve treatment effectiveness through adherence. Objectives Understanding healthcare resource utilization (HRU) and associated costs, and medication adherence in patients with schizophrenia overall and by CTO status before and after second generation antipsychotic (SGA) LAI initiation may guide strategies to optimize health. Methods A retrospective observational single-arm study using administrative data from Alberta was performed. Adults with schizophrenia who initiated SGA-LAI (index date) were included. Medication possession ratio (MPR) was determined; paired t-tests were used to examine differences in HRU and costs ($CDN) between the 2-year pre-index period and 2-year post-index period. Stratified analysis by presence or absence of an active CTO during the pre-post periods was performed. Results Among 1,211 patients who initiated SGA-LAIs, MPR was greater post-index (0.84) compared with pre-index (0.45; 95% confidence interval [CI] 0.36, 0.41). All-cause and mental health-related HRU and costs were lower post-index versus pre-index (p<0.001); total all-cause HRU costs were $33,788 lower post- versus pre-index ($40,343 [standard deviation, SD $68,887] versus $74,131 [SD $75,941], 95% CI [-$38,993, -$28,583]), and total mental health-related HRU costs were $34,198 lower post- versus pre-index ($34,205 [SD $63,428] CDN versus $68,403 [SD $72,088] CDN, 95%CI [-$39,098, -$29,297]). Forty-three percent had ≥1 active CTO during the study period; HRU and costs varied according to CTO status. Conclusions SGA-LAIs are associated with improved adherence, and lower HRU and costs however the latter vary according to CTO status. Disclosure The author(s) declared the following potential conflicts of interest with respect to the research, authorship, and/or publication of this abstract: SD and MS have no competing interest to declare. LR, SK, KW, and KM are members of the Real-World Evidence
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».