Psychosocial determinants of healthcare use costs in kidney transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Psychosocial factors frequently occur in kidney transplant recipients (KTRs), leading to behavioral alterations and reduced therapeutic adherence. However, the burden of psychosocial disorders on costs for KTRs is unknown. The aim of the study is to identify predictors of healthcare costs due to hospital admissions and emergency department access in KTRs. Methods: This is a longitudinal observational study conducted on KTRs aged >18 years, excluding patients with an insufficient level of autonomy and cognitive disorder. KTRs underwent psychosocial assessment via two interviews, namely the Mini-International Neuropsychiatric Interview 6.0 (MINI 6.0) and the Diagnostic Criteria for Psychosomatic Research Interview (DCPR) and via the Edmonton Symptom Assessment System Revised (ESAS-R) scale, a self-administrated questionnaire. Sociodemographic data and healthcare costs for hospital admissions and emergency department access were collected in the 2016-2021 period. Psychosocial determinants were as follows: (1) ESAS-R psychological and physical score; (2) symptomatic clusters determined by DCPR (illness behavior cluster, somatization cluster, and personological cluster); and (3) ICD diagnosis of adjustment disorder, anxiety disorder, and mood disorder. A multivariate regression model was used to test the association between psychosocial determinants and total healthcare costs. Results: < 0.001) were positively associated with costs due to total healthcare costs. Conclusions: This study showed somatization and mood disorders could predict costs for hospital admissions and emergency department access and be possible risk factors for poor outcomes, including death, in KTRs.
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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) | 0,000 | 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 ».