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Enregistrement W4390058863 · doi:10.1093/rheumatology/kead688

Quantifying hospital-associated costs, and accompanying travel costs and productivity losses, before and after withdrawing TNF-α inhibitors in juvenile idiopathic arthritis

2023· article· en· W4390058863 sur OpenAlexafffund
Anna A. Florax, Martijn J. H. Doeleman, Sytze de Roock, Naomi van der Linden, Ellen Schatorjé, Gillian Currie, Maarten J. IJzerman, Susanne M Benseler, Sebastiaan J. Vastert, Nico Wulffraat, Joost F. Swart, Michelle M. A. Kip, Marinka Twilt, Deborah A. Marshall, Joseph A Cafazzo

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSickKids FoundationAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGenome AlbertaHospital for Sick ChildrenArthritis SocietyZonMwCanadian Institutes of Health ResearchGenome CanadaOntario GenomicsReumaNederlandUniversity of Calgary
Mots-clésMedicineProductivityTotal costIndirect costsRetrospective cohort studyMedical recordEmergency medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To quantify differences in hospital-associated costs, and accompanying travel costs and productivity losses, before and after withdrawing TNF-α inhibitors (TNFi) in JIA patients. METHODS: This was a retrospective analysis of prospectively collected data from electronic medical records of paediatric JIA patients treated with TNFi, which were immediately discontinued, spaced (increased treatment interval) or tapered (reduced subsequent doses). Costs of hospital-associated resource use (consultations, medication, radiology procedures, laboratory testing, procedures under general anaesthesia, hospitalization) and associated travel costs and productivity losses were quantified during clinically inactive disease until TNFi withdrawal (pre-withdrawal period) and compared with costs during the first and second year after withdrawal initiation (first and second year post-withdrawal). RESULTS: Fifty-six patients were included of whom 26 immediately discontinued TNFi, 30 spaced and zero tapered. Mean annual costs were €9165/patient on active treatment (pre-withdrawal) and decreased significantly to €5063/patient (-44.8%) and €6569/patient (-28.3%) in the first and second year post-withdrawal, respectively (P < 0.05). Of these total annual costs, travel costs plus productivity losses were €834/patient, €1180/patient, and €1320/patient in the three periods respectively. Medication comprised 80.7%, 61.5% and 72.4% of total annual costs in the pre-withdrawal, first and second year post-withdrawal period, respectively. CONCLUSION: In the first two years after initiating withdrawal, the total annual costs were decreased compared with the pre-withdrawal period. However, cost reductions were lower in the second year compared with the first year post-withdrawal, primarily due to restarting or intensifying biologics. To support biologic withdrawal decisions, future research should assess the full long-term societal cost impacts, and include all biologics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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