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Enregistrement W4396996605 · doi:10.1681/asn.20203110s1415c

Cost Savings Associated with Extending Patient Time on Peritoneal Dialysis

2020· article· en· W4396996605 sur OpenAlexaboutno aff
Linda Ficociello, Melissa M. Rosen, Claudy Mullon, Robert J. Kossmann, Michael S. Anger

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeritoneal dialysisMedicineIntensive care medicineUrologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Only 7.1% of end-stage kidney disease (ESKD) patients receive peritoneal dialysis (PD) (USRDS, 2019). This number is expected to increase dramatically because of a 2019 U.S. presidential executive order which set the goal for 80% of patients to receive treatment at home or a transplant by 2025. To achieve this goal, providers and payers will not only need to encourage the use of PD but also will need to mitigate PD technique failure (TF). McGill et al. (AJKD, 2019) found that 6 out of 7 patients who start treatment with PD experience TF and will switch to hemodialysis (HD) within five years. Of patients who switch, Jaar et al. (BMC Nephrology, 2009) found that 20% did so by 6 months. Improving PD treatment time is important for patient quality of life and reducing healthcare costs. The goal of this study was to model Medicare cost savings associated with extending patient time on PD. Methods: Using USRDS data, we calculated total Medicare spending per patient per day to be $226.71 for PD and $266.26 for HD, respectively. We estimated potential savings if treatment with PD could be extended each month up to 1 year using a base case of an incident ESKD patient who transitions to HD after receiving PD for 6 months. We assumed that during this year patients neither had a transplant nor died and that patients received HD once they stopped PD. Results: Extending PD beyond 6 months for incident patients could result in potential savings to payers. Extending PD by 1 month, 2 months, 3 months, 4 months, 5 months, or 6 months could save $1,203.05, $2,406.10, $3,609.15, $4,812.20, $6,015.25, or $7,218.30, respectively per patient. We found that if a patient could avoid TF, $14,436.59 could be saved annually. Conclusions: Extending the PD treatment time beyond 6 months has the potential to reduce treatment costs by $1,203.05-$7,218.30 for patients staying on PD 1 month to 6 months longer, respectively. Annually, avoiding TF could result in savings of $14,436.59. Multiple risk factors are associated with TF. Focusing on identifying and addressing modifiable conditions may help to keep more patients dialyzing at home. Funding: Commercial Support - Fresenius Medical Care North America Renal Therapies Group

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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