The Kidney Failure Risk Equation as a Predictor of Healthcare Costs
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Kidney Failure Risk Equations (KFRE) are accurate and validated to predict the risk of kidney failure in individuals with CKD, but little is known about their potential to predict healthcare costs. We assessed the 4- and 8-variable 2-year KFRE models as independent predictors of monthly healthcare costs in patients with CKD stages 3-4. Methods: Optum's de-identified Integrated Claims-Clinical dataset of US patients (2007-2017) was queried to identify patients with non-dialysis CKD stages 3-4 (90-day average eGFR ≥15 to <60 mL/min/1.73 m2) followed by 2 consecutive serum bicarbonate 12 to <30 mEq/L, 28-365 days apart, with 6 months pre-index data and ≥2 years of post-index or death within 2 years, plus concurrent medical claims. The first qualifying serum bicarbonate test established the index date. KFRE elements were evaluated during the pre-index period and predicted risk scores of 2-year kidney failure were computed for each patient. Monthly medical costs were calculated for each patient from individual healthcare insurance claims and log-transformed due to skew. Patients were also stratified by index CKD stage. Generalized linear regression models were used to examine the association of KFRE score and costs. The individual components of the KFRE were similarly analyzed. Results: 1721 patients qualified for this observational study (1475 and 246 with CKD stage 3 and 4 at index, respectively). Both the 4- and 8-variable KFRE assessments were associated with log monthly medical costs. Per 1% increased risk for 2-year kidney failure risk predicted by KFRE, costs were increased significantly: for CKD stage 3 (parameter estimates: 0.065 [P=0.016] and 0.126 [P<0.0001]) and for CKD stage 4 (parameter estimates: 0.029 [P=0.001] and 0.040 [P<0.0001]). Of the individual components, lower serum albumin and lower serum bicarbonate were consistently associated with higher monthly medical costs. Conclusions: Both the 4- and 8-variable KFRE were associated with higher medical costs for patients with CKD stages 3 or 4, with monthly medical cost increases of 6.7% - 13.5% for CKD stage 3 and 2.9% - 4.1% for CKD stage 4, respectively, for each 1% increase in 2-year kidney failure risk. The KFRE may be a useful tool to anticipate medical costs for patients at risk of kidney failure. Funding: Commercial Support - Tricida, Inc.
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 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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».