The clinical outcomes and healthcare resource utilization in IgG4-related disease: a claims-based analysis of commercially insured adults in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: IgG4-related disease (IgG4-RD) can affect nearly any organ and is often treated with glucocorticoids, which contribute to organ damage and toxicity. Comorbidities and healthcare utilization in IgG4-RD are poorly understood. METHODS: We conducted a cohort study using claims data from a US managed care organization. Incident IgG4-RD cases were identified using a validated algorithm; general population comparators were matched by age, sex, race/ethnicity and index date. The frequency of 21 expert-defined clinical outcomes associated with IgG4-RD or its treatment and healthcare-associated visits and costs were assessed 12 months before and 36 months after the index date (date of earliest IgG4-RD-related claim). RESULTS: There were 524 cases and 5240 comparators. Most cases received glucocorticoids prior to (64.0%) and after (85.1%) the index date. Nearly all outcomes, many being common glucocorticoid toxicities, occurred more frequently in cases vs comparators. During follow-up, the largest differences between cases and comparators were seen for gastroesophageal reflux disease (prevalence difference: +31.2%, P < 0.001), infections (+17.3%, P < 0.001), hypertension (+15.5%, P < 0.01) and diabetes mellitus (+15.0%, P < 0.001). The difference in malignancy increased during follow-up from +8.8% to +12.5% (P < 0.001). Some 17.4% of cases used pancreatic enzyme replacement therapy during follow-up. Over follow-up, cases were more often hospitalized (57.3% vs 17.2%, P < 0.01) and/or had an emergency room visit (72.0% vs 36.7%, P < 0.01); all costs were greater in cases than comparators. CONCLUSIONS: Patients with IgG4-RD are disproportionately affected by adverse outcomes, some of which may be preventable or modifiable with vigilant clinician monitoring. Glucocorticoid-sparing treatments may improve these outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».