Humanistic and Economic Burden of Patients with Cardiorenal Metabolic Conditions: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Diabetes is associated with significant economic burden. Moreover, cardiovascular disease (CVD), including heart failure, and chronic kidney disease (CKD) are common comorbidities, leading to premature mortality. We conducted a systematic review to assess the humanistic and economic burden of cardio-renal-metabolic (CRM) conditions in individuals ≥ 18 years with CVD, CKD, and type 2 diabetes mellitus. METHODS: databases from 2011 to January 10, 2022 for English publications reporting humanistic and economic burden outcomes from observational studies, real-world evidence, and economic model studies. Intervention and validation studies were excluded. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Abstracts/posters were identified from four conferences (2020-2022). RESULTS: Of 1804 studies identified, 22 (including four conference publications) were selected involving 351,296,930 participants (one modeled the US population); eight reported healthcare resource utilization (HCRU), seven only cost data, six HCRU and cost data, one reported quality-of-life data (11/18 and 7/18 had estimated low and medium risk of bias, respectively). Participants were predominantly ≥ 65 years and identified as having White ethnicity. Higher costs and HCRU were observed in patients with all three conditions compared to those with two or none. Urban/metropolitan and insured patients had higher healthcare expenditure and service utilization compared to uninsured and racial/ethnic minority populations. Comorbidities were associated with increased hospitalizations, higher costs, and more emergency department visits. In general, patients identified as having Black ethnicity had low odds of using healthcare services, possibly due to disparities in healthcare access and distrust in the system. Limitations included no adjustment for inflation and a predominance of retrospective studies. CONCLUSIONS: This review showed a greater economic burden for patients with CRM conditions, with a clear trend between increasing numbers of comorbidities and increasing healthcare costs/resource use. Comparisons between countries are complicated and the scarcity of evidence from minority racial and ethnic groups and lack of data from non-US geographies warrant further investigation.
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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 | 0,014 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».