The Effect of Psychiatric Comorbidity on Healthcare Utilization for Youth With Newly Diagnosed Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the effect of psychiatric diagnoses on healthcare use in youth with systemic lupus erythematosus (SLE) during their first year of SLE care. METHODS: We conducted a retrospective cohort study using claims from 2000 to 2013 from Clinformatics Data Mart (OptumInsight). Youth aged 10 years to 24 years with an incident diagnosis of SLE (≥ 3 International Classification of Diseases, 9th revision, codes for SLE 710.0, > 30 days apart) were categorized as having: (1) a preceding psychiatric diagnosis in the year before SLE diagnosis, (2) an incident psychiatric diagnosis in the year after SLE diagnosis, or (3) no psychiatric diagnosis. We compared ambulatory, emergency, and inpatient visits in the year after SLE diagnosis, stratified by nonpsychiatric and psychiatric visits. We examined the effect of childhood-onset vs adult-onset SLE by testing for an interaction between age and psychiatric exposure on outcome. RESULTS: We identified 650 youth with an incident diagnosis of SLE, of which 122 (19%) had a preceding psychiatric diagnosis and 105 (16%) had an incident psychiatric diagnosis. Compared with those without a psychiatric diagnosis, youth with SLE and a preceding or incident psychiatric diagnosis had more healthcare use across both ambulatory and emergency settings for both nonpsychiatric and psychiatric-related care. These associations were minimally affected by age at time of SLE diagnosis. CONCLUSION: Psychiatric comorbidity is common among youth with newly diagnosed SLE and is associated with greater healthcare use. Interventions to address preceding and incident psychiatric comorbidity may decrease healthcare burden for youth with SLE.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».