Cost Savings Associated with Extending Patient Time on Peritoneal Dialysis
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».