Economic Burden of Delayed Diagnosis in Patients with Pulmonary Arterial Hypertension (PAH)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to assess health care resource utilization (HRU) and costs associated with delayed pulmonary arterial hypertension (PAH) diagnosis in the United States. METHODS: Data Mart Database (2016-2021) were assigned to mutually exclusive cohorts based on time between first PAH-related symptom and first PAH diagnosis (i.e., ≤12 months' delay, >12 to ≤24 months' delay, >24 months' delay). All-cause HRU and health care costs per patient per month (PPPM) were assessed during the first year following diagnosis and compared across cohorts using regression analysis adjusted for baseline covariates. Sensitivity analyses were conducted to assess outcomes during all available follow-up post-diagnosis. RESULTS: Among 538 patients (mean age: 65.6 years; 60.6% female), 60.8% had ≤12 months' delay, 23.4% had a delay of >12 to ≤24 months, and 15.8% had >24 months' delay. Compared with ≤12 months, delays of >12 to ≤24 months and >24 months were associated with increased hospitalizations (incidence rate ratio [95% confidence interval]: 1.40 [1.11-1.71] vs 1.71 [1.29-2.12]) and outpatient visits (1.17 [1.06-1.30] vs 1.26 [1.08-1.41]). Longer delays were also associated with more intensive care unit (ICU) stays and 30-day readmissions. Diagnosis delays translated into excess costs PPPM of US$3986 [1439-6436] for >12 to ≤24 months and US$5366 [2107-8524] for >24 months compared with ≤12 months' delay; increased hospitalization costs (US$3248 [1108-5135] and US$4048 [1401-6342], respectively) being the driver. Sensitivity analyses yielded similar trends. CONCLUSIONS: Delayed PAH diagnosis is associated with significant incremental economic burden post-diagnosis, driven by hospitalizations including ICU stays and 30-day readmissions, highlighting the need for increased awareness and a potential benefit of earlier screening.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».