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Enregistrement W4403706766 · doi:10.1007/s40744-024-00714-w

Disease Overlap, Healthcare Resource Utilization, and Costs in Patients with Eosinophilic Granulomatosis with Polyangiitis: A REVEAL Sub-study

2024· article· en· W4403706766 sur OpenAlexaff
Xiao Xu, Christopher Edmonds, Yong-Jin Kim, Michael Stokes, Heide A. Stirnadel-Farrant, Justin Kwiatek, Rohit Katial

Notice bibliographique

RevueRheumatology and Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensCégep de Saint-Laurent
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésGranulomatosis with polyangiitisEosinophilicDiseaseMedicineHealth careIntensive care medicineDermatologyInternal medicinePathologyVasculitisPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Eosinophilic granulomatosis with polyangiitis (EGPA) is an eosinophil-associated disease (EAD) characterized by inflammation in small- to medium-sized blood vessels. In the REal-world inVestigation of Eosinophilic-Associated disease overLap (REVEAL) study, overlap among 11 EADs was assessed. In the present sub-study, we evaluated EGPA overlap with other EADs, all-cause EAD- and EGPA-related healthcare resource utilization (HCRU) and costs, and their relationship with blood eosinophil count and treatments received. METHODS: Data Mart Database. In this sub-study, eligibility criteria included an age of ≥ 12 years, ≥ 1 EAD, continuous health-plan eligibility, and compliance with the EGPA/GPA case definition per International Classification of Diseases Ninth/Tenth Revision diagnostic codes between 1 January 2015 and 30 June 2018. Patients were grouped based on whether they had received immunomodulators/cyclophosphamide/mepolizumab (ICM) or not (non-ICM). RESULTS: Of 701 patients with EGPA, 29.5% were in the ICM group. Overall, 72.2% had ≥ 1 overlapping EAD. The number of overlaps was similar for the ICM and non-ICM groups. In patients with blood eosinophil counts ≥ 300 cells/µL, 22.8% had ≥ 1 overlapping EAD. The mean annual all-cause cost was $98,644, 54.1% of which was from outpatients and 33.6% from inpatients. The mean annual EAD- and EGPA-related costs were $23,820 and $9,306, respectively. Patients in the non-ICM group versus the ICM group had higher all-cause ($101,560 vs $91,684) but lower EAD-related ($22,733 vs $26,412) and EGPA-related ($6,171 vs $16,786) costs. All-cause HCRU and costs increased with increasing overlap. CONCLUSIONS: EGPA was associated with substantial HCRU and costs, driven by outpatient and inpatient settings. More overlapping EADs were associated with higher HCRU and costs, highlighting the need for treatment to reduce healthcare expenditure in these patients. Infographic available for this article.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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