Impact of the COVID-19 Pandemic on the Management of Juvenile Idiopathic Arthritis: Analysis of United States Commercial Insurance Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: Given limited information on health care and treatment utilization for juvenile idiopathic arthritis (JIA) during the pandemic, we studied JIA-related health care and treatment utilization in a commercially insured retrospective US cohort. METHODS: We studied rates of outpatient visits, new disease-modifying antirheumatic drug (DMARD) initiations, intra-articular glucocorticoid injections (iaGC), dispensed oral glucocorticoids and opioids, DMARD adherence, and DMARD discontinuation by quarter in March 2018-February 2021 (Q1 started in March). Incident rate ratios (IRR, pandemic vs prepandemic) with 95% confidence intervals (CIs) were estimated using multivariable Poisson or Quasi-Poisson models stratified by diagnosis recency (incident JIA, <12 months ago; prevalent JIA, ≥12 months ago). RESULTS: Among 1294 children diagnosed with JIA, total and in-person outpatient visits for JIA declined during the pandemic (IRR, 0.88-0.90), most markedly in Q1 2020. Telemedicine visits, while higher during the pandemic, declined from 21% (Q1) to 13% (Q4) in 2020 to 2021. During the pandemic, children with prevalent JIA, but not incident JIA, had lower usage of iaGC (IRR, 0.60; 95% CI, 0.34-1.07), oral glucocorticoids (IRR, 0.47; 95% CI, 0.33-0.67), and opioids (IRR, 0.44; 95% CI, 0.26-0.75). Adherence to and discontinuation of DMARDs was similar before and during the pandemic. CONCLUSIONS: In the first year of the pandemic, visits for JIA dropped by 10% to 12% in commercially insured children in the United States, declines partly mitigated by use of telemedicine. Pandemic-related declines in intra-articular glucocorticoids, oral glucocorticoids, and opioids were observed for children with prevalent, but not incident, JIA. These changes may have important implications for disease control and quality of life.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».