Real‐world onabotulinumtoxinA treatment patterns in patients with overactive bladder
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Utilization patterns of third-line onabotulinumtoxinA for overactive bladder (OAB) symptoms-including discontinuation and use of other therapeutic options during or after treatment-are not well understood. This retrospective analysis of administrative claims was designed to characterize the unmet need for OAB treatment. MATERIALS AND METHODS: A retrospective claims analysis of Optum's deidentified Clinformatics® Data Mart Database (2009-2021) was performed among patients with diagnosis of OAB newly starting onabotulinumtoxinA injection (2015-2017). Study measures were evaluated during an 18-month pretreatment baseline and over a minimum of 36 months of follow-up. These included number of injections, days between injections, other measures of onabotulinumtoxinA utilization, use of second-line pharmacologic treatments, use of device and surgical treatment options, and complications. RESULTS: Of 2505 eligible patients, 535 (21.4%; 66.8 ± 13.3 y, 87.3% females) continued onabotulinumtoxinA throughout the study. The remaining 1970 (78.6%; 71.4 ± 11.6 y, 79.1% females) were considered discontinuers. Of continuers, 57% received ≥5 treatments. Of discontinuers, 84% received ≤2 treatments. Anticholinergics and β3-adrenoceptor agonist medication use declined in all patients from baseline to follow-up; however, the absolute reduction in the proportion with any medication fill was similar across continuers versus discontinuers (21% vs. 18%, p < 0.0001). Sacral neuromodulation was initiated by 15/535 (3%) of continuers and 137/1970 (7%) of discontinuers (p < 0.0001). No patients initiated percutaneous tibial neuromodulation. CONCLUSIONS: Early discontinuation of onabotulinumtoxinA therapy for OAB is common and most discontinuers do not receive alternative treatments. Providers have the opportunity to educate OAB patients with un- or undertreated symptoms regarding alternative options.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».