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Enregistrement W4385415391 · doi:10.18553/jmcp.2023.29.8.896

Treatment patterns, health care resource utilization, and costs associated with use of atypical antipsychotics as first vs subsequent adjunctive treatment in major depressive disorder

2023· article· en· W4385415391 sur OpenAlexaff
Rakesh K. Jain, François Laliberté, Guillaume Germain, Malena Mahendran, Amanda Harrington, Mousam Parikh

Notice bibliographique

RevueJournal of Managed Care & Specialty Pharmacy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMajor depressive disorderAdjunctive treatmentPsychiatryResource useBipolar disorderSchizophrenia (object-oriented programming)MEDLINEHealth careMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Major depressive disorder (MDD) is a highly prevalent mental health condition associated with substantial economic burden. Inadequate response to first-line antidepressant monotherapy is common, with most patients requiring 1 or more changes in their treatment regimen. Adjunctive treatment with atypical antipsychotics (AAs) is a guideline-recommended treatment option in patients with inadequate response. However, patients often cycle through multiple treatments before receiving adjunctive AAs, and the economic impact of this delay is unknown. OBJECTIVE: To describe adjunctive treatment patterns among patients with MDD and compare health care resource utilization (HCRU) and costs between patients whose first adjunctive therapy included an AA and those who received an AA after other adjunctive treatments. METHODS: The Merative MarketScan Commercial Database (January 1, 2014, to June 30, 2019) was used to identify patients with administrative claims meeting the following inclusion criteria: adults with newly diagnosed MDD (first observed MDD diagnosis = index diagnosis date); continuous health insurance for at least 6 months pre-index and at least 3 months post-index; and initiation of MDD treatment within 60 days post-index. Lines of therapy (LOTs), HCRU, and costs were analyzed in patients who received AA adjunctive therapy, including those who initiated AAs as the first adjunctive treatment and those who initiated AAs as subsequent adjunctive treatment. RESULTS: Of 508,830 patients meeting inclusion criteria, 121,060 (24%) received adjunctive treatment and 20,797 (4%) received an AA as adjunctive therapy. Mean time to adjunctive therapy initiation was approximately 7.3 months for AA adjunctive therapy. Patients who initiated an AA as their first adjunctive therapy compared with patients who initiated an AA as their subsequent adjunctive therapy had fewer LOTs on average (0.9 LOTs vs 3.9 LOTs) and shorter time between index diagnosis date and initiation of an AA (5 months vs 12 months). Subsequent AA initiators had significantly greater HCRU than first AA initiators (driven primarily by outpatient visits) and incurred significantly higher total health care costs, with mean all-cause and mental health–related health care cost differences per patient per year of $2,441 and $1,762, respectively (both P < 0.05). CONCLUSIONS: Less than 5% of patients in this study received an adjunctive AA as part of their MDD treatment regimen, suggesting underutilization of this recommended therapeutic approach. Patients who received an AA as their first adjunctive treatment regimen had lower HCRU and health care costs than subsequent AA initiators. Along with published evidence of clinical benefits, this potential impact on economic burden should be considered when making treatment choices for patients with inadequate response to antidepressants.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,295 · 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.

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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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