Healthcare Resource Utilization (HCRU) in Prevalent Dialysis Patients Undergoing Peritoneal Dialysis in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background: CKD is associated with increased HCRU. The US prevalence of patients (pts) undergoing peritoneal dialysis (PD) has more than doubled since 2000. We characterized the HCRU rate in prevalent PD pts in the US. Methods: This observational cohort study used 2017-2019 United States Renal Data System data. Adults (≥18 years [yrs]) undergoing PD on Jan, 1 2018 (index) and with 6 months of Medicare fee-for-service coverage prior to index (incl.) were included. Follow-up was from index until death, loss of Medicare coverage, kidney transplantation, or Dec 31, 2019. All-cause HCRU was measured as the total number of services provided/total follow-up time (rate per patient-year [PY]). Results: 20,647 PD pts were included (median age, 62.2 yrs; median dialysis duration, 2.7 yrs; Table 1). Diabetes was the most prevalent comorbidity (55.4%) and cause of ESKD (39.9%). Median follow-up was 2 yrs. During follow-up, rate of hospitalization was 1.52 per PY; of intensive care unit use 0.37; of skilled nursing facility (SNF) use 0.29; and of emergency department (ED) encounters 1.09 (Table 2). Consultation rates were highest for nephrologists (15.72). Pts treated in units with the largest numbers of pts (>100) had generally lower HCRU; pts outside of large metro areas had a lower hospitalization, but higher outpatient and ED encounters rates. Table 1. - Baseline characteristics Baseline characteristics Total, N (%) 20,647 (100) Median age, years (25th, 75th percentile) 62.2 (51.0, 71.0) Male sex, n (%) 11,322 (54.8) Median dialysis duration, years (25th, 75th percentile) 2.7 (1.3, 4.4) Race, n (%) Non-Hispanic white 11,037 (53.5) Non-Hispanic black 5,094 (24.7) Hispanic 2,810 (13.6) Other 1,706 (8.3) Medicare/Medicare dual enrollment, n (%) 7,020 (34.0) Part D drug coverage low-income subsidy No part D coverage 4,969 (24.1) Without low-income subsidy 6,894 (33.4) With low-income subsidy 8,784 (42.5) Comorbidities in baseline period, n (%) Diabetes 11,439 (55.4) Atherosclerotic heart disease 5,382 (26.1) Heart failure 5,093 (24.7) Other cardiac disease 4,192 (20.3) Peripheral vascular disease 3,792 (18.4) Dysrhythmia 3,017 (14.6) Chronic obstructive pulmonary disease 2,439 (11.8) Stoke or transient ischemic attack 1,910 (9.3) Acute myocardial infarction 1,142 (5.5) Liver disease 878 (4.3) Gastrointestinal disease 593 (2.9) Cause of end-stage kidney disease, n (%) Diabetes 8,242 (39.9) Hypertension 6,346 (30.7) Glomerulonephritis 3,141 (15.2) Other/unknown/missing 2,918 (14.1) Conclusions: In the US, PD pts had 1.52 hospitalizations and 1.09 ED encounters per PY. Pts treated in units with >100 pts had generally lower HCRU rates. Funding: Commercial Support - Funded by GSK (Study 213716)
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».