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Enregistrement W4301370539 · doi:10.1016/j.clinthera.2022.09.005

Characteristics of Real-world Commercially Insured Patients With Treatment-resistant Depression Initiated on Esketamine Nasal Spray or Conventional Therapies in the United States

2022· article· en· W4301370539 sur OpenAlexaff
Swapna Karkare, Maryia Zhdanava, Dominic Pilon, Abigail I. Nash, Laura Morrison, Aditi Shah, Patrick Lefèbvre, Kruti Joshi

Notice bibliographique

RevueClinical Therapeutics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesJanssen Scientific Affairs
Mots-clésMedicineTreatment-resistant depressionMajor depressive disorderDepression (economics)Electroconvulsive therapyAntidepressantCohortInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study aimed to characterize patients with treatment-resistant depression (TRD) initiating esketamine or conventional therapies. METHODS: Adults with major depressive disorder (MDD) were selected from the IBM MarketScan Databases. A claims-based algorithm identified patients with evidence of TRD, defined as initiation of a new antidepressant therapy after 2 different antidepressant trials of adequate dose and duration during the most recent major depressive episode. Patients receiving treatment on/after March 5, 2019 (esketamine approval date for TRD), were classified to the esketamine cohort if they newly initiated esketamine (index date) or to the TRD conventional therapies cohorts if they newly initiated electroconvulsive therapy (ECT), transcranial magnetic stimulation (TMS), or pharmacologic therapies (index date was the therapy initiation date, prioritizing ECT, then TMS, then pharmacologic antidepressant therapies). Patient characteristics in the 6 months before therapy initiation were described. FINDINGS: The esketamine cohort included 246 patients (mean age, 46.5 years; 63.0% female), and the TRD conventional therapies cohorts included 104,164 patients (mean age, 46.9 years; 74.8% female; 0.4% initiated ECT, 1.2% initiated TMS). During the 6 months preindex, in the esketamine and TRD conventional therapies cohorts, 77.6% and 41.4% received psychotherapy and 82.9% and 34.2% had a psychiatrist visit, respectively. Most patients had outpatient care for MDD in the esketamine (91.9%) and TRD conventional therapies (63.6%) cohorts; 57.3% and 21.0% received care at specialized mental health care settings. MDD was classified as "severe" among 81.3% and 35.1% of patients in the esketamine and TRD conventional therapies cohorts . Preindex mental health-related (MHR) inpatient admissions and emergency department visits were identified in 12.2% and 16.3% of the esketamine cohort and in 8.2% and 10.3% of the TRD conventional therapies cohort. Before therapy initiation, 34.6% and 17.6% of the esketamine and TRD conventional therapies cohorts received ≥3 unique antidepressants. Suicidal ideation or behavior was observed in 8.5% and 3.6% of the esketamine and TRD conventional therapies cohorts pretherapy initiation. Mean monthly all-cause health care costs in the esketamine cohort were $2532 (58.2% MHR); in the TRD conventional therapies cohorts, costs were $1873 (32.4% MHR). IMPLICATIONS: Among patients with TRD, those initiating esketamine relative to conventional therapies displayed higher MDD severity, used more MHR inpatient/emergency department services and antidepressant treatments, and incurred higher health care costs 6 months pretherapy initiation. These findings suggest potential benefits of identifying and treating patients with TRD earlier with more effective treatments and should inform payers in consideration of esketamine coverage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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