Predictors of High Healthcare Cost Among Patients with Generalized Myasthenia Gravis: A Combined Machine Learning and Regression Approach from a US Payer Perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High healthcare costs could arise from unmet needs. This study used random forest (RF) and regression methods to identify predictors of high costs from a US payer perspective in patients newly diagnosed with generalized myasthenia gravis (gMG). METHODS: Plus database (2017-2021). Predictors of high healthcare costs were measured 12 months pre-index (main cohort) and during both the 12 months pre- and post-index (subgroup). Top 50 predictors of high costs [≥ $9404 (main cohort) and ≥ $9159 (subgroup) per-patient-per-month] were identified with RF models; the magnitude and direction of association were estimated with multivariable modified Poisson regression models. RESULTS: The main cohort and subgroup included 2739 and 1638 patients, respectively. In RF analysis, the most important predictors of high costs before/on the index date were index MG exacerbation, all-cause inpatient admission, and number of days with corticosteroids. After the index date, these were immunoglobulin and monoclonal antibody use and number of all-cause outpatient visits and MG-related encounters. Adjusting for the top 50 predictors, post-index immunoglobulin use increased the risk of high costs by 261%, monoclonal antibody use by 135%, index MG exacerbation by 78%, and pre-index all-cause inpatient admission by 27% (all p < 0.05). CONCLUSIONS: This analysis links patient characteristics both before the formal MG diagnosis and in the first year to high future healthcare costs. Findings may help inform payers on cost-saving strategies, and providers can potentially shift to targeted treatment approaches to reduce the clinical and economic burden of gMG.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».