Impact of Frailty on Health Care Resource Utilization and Costs of Care in Myelodysplastic Syndromes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».