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Enregistrement W4319879834 · doi:10.1200/op.22.00668

Impact of Frailty on Health Care Resource Utilization and Costs of Care in Myelodysplastic Syndromes

2023· article· en· W4319879834 sur OpenAlexaffabout
Lee Mozessohn, Qing Li, Ning Liu, Brian Leber, Dina Khalaf, Mitchell Sabloff, Grace Christou, Karen Yee, Lisa Chodirker, Anne Parmentier, Mohammed Siddiqui, Alexandre Mamedov, Liying Zhang, Ying Liu, Craig C. Earle, Matthew C. Cheung, Nicole Mittmann, Rena Buckstein

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOttawa HospitalUniversity of OttawaHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreJuravinski Cancer CentreInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePoisson regressionInterquartile rangeHealth carePublic healthPopulationDisease burdenDiseaseEmergency medicineGerontologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The role of frailty in affecting survival in myelodysplastic syndromes (MDS) is increasingly recognized. Despite this, a paucity of data exists on the association between frailty and other clinically meaningful outcomes including health care resource utilization and costs of care. METHODS: We linked the Ontario subset of the prospective Canadian MDS registry (including baseline patient/disease characteristics) to population-based health system administrative databases. Baseline frailty was calculated from the 15-item MDS-specific frailty scale (FS-15). Primary outcomes were public health care utilization and 30-day standardized costs of care (2019 Canadian dollars) determined for each phase of disease (initial, continuation, and terminal phases). Negative binomial regression was used to assess the association between frailty and health care costs with Poisson regression to explore predictors of hospitalization. RESULTS: Among 461 patients with complete FS-15 scores, 374 (81.1%) had a hospitalization with a mean length of stay of 10.6 days. Controlling for age, comorbidities, Revised International Prognostic Scoring System, and transfusion dependence, the FS-15 was independently associated with hospitalization during the initial ( P = .02) and continuation ( P = .01) phases but not the terminal disease phase ( P = .09). The mean 30-day standardized cost per patient was $8,499 (median, $6,295; interquartile range, $2,798-$11,996), largely driven by cancer clinic visits and hospitalization. On multivariable analysis, the FS-15 was independently associated with costs of care during the initial disease phase ( P = .02). CONCLUSION: We demonstrate an association between frailty and clinically meaningful outcomes including hospitalization and costs of care in patients with MDS. Our results suggest that baseline frailty may help to inform patients and physicians of expected outcomes.

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,393 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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