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Enregistrement W4404506820 · doi:10.1002/nau.25627

Trends in Overactive Bladder Therapy: Associations Between Clinical Care Pathways, Practice Guidelines, and Therapy Utilization Patterns

2024· article· en· W4404506820 sur OpenAlexaff
Hodan Mohamud, Shada Sinclair, Susanna Gunamany, Claire S. Burton, Chiyuan A. Zhang, Raveen Syan, Ekene Enemchukwu

Notice bibliographique

RevueNeurourology and Urodynamics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOveractive bladderPharmacotherapyGuidelineManual therapyRetrospective cohort studyCurrent Procedural TerminologyPhysical therapyInternal medicineAlternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Overactive bladder (OAB) is a chronic condition with significant financial and health-related consequences. Guidelines and treatment pathways were created to optimize care and provide a clinical framework for diagnosing and managing OAB. However, the impact of these efforts and patterns of medical treatment for OAB are poorly understood. Therefore, we sought to evaluate overall trends in therapy utilization before and after the 2014 American Urological Association (AUA)/Society of Urodynamics, Female Pelvic Medicine and Urogenital Reconstruction (SUFU) OAB guideline amendment and publication of the OAB clinical care pathway in 2016. METHODS: In this retrospective cohort study, we analyzed data from Optum, a national administrative health and pharmacy claims database, between 2013 and 2018. All adult patients diagnosed with idiopathic OAB were identified by the International Classification of Diseases 9th and 10th Revision codes. Oral OAB therapies were identified using National Drug Codes, while third-line therapy procedures, onabotulinumtoxinA (BTX), sacral neuromodulation (SNM), and percutaneous tibial nerve stimulation (PTNS), were identified using Current Procedural Terminology (CPT) codes. The study's primary outcome was the annual number of OAB prescriptions filled by pharmacotherapy class and the number of minimally invasive therapies performed during the study period. The secondary outcome was the association between OAB therapy utilization and various clinical and sociodemographic factors. Patterns of care were analyzed from 2013 to 2018, and initial treatment with each therapy was collected, excluding repeat procedures from the analysis. RESULTS: 1 825 782 patients were included in the study. The mean age was 61.1 ± 16.7 years, and 1 071 420 patients were female (58.7%). The number of new OAB diagnoses increased by 369% from 2013 to 2017. During the 6-year study period, 347 052 (19%) patients were treated with oral and/or third-line therapies. The overall number of oral medications prescribed peaked in 2016, followed by a 17% decline between 2016 and 2018. In 2013, the two most prescribed oral medications were oxybutynin (46%) and solifenacin (31.8%). By 2018, mirabegron (18.5%) surpassed solifenacin (16.5%), with oxybutynin still accounting for most prescriptions written (55%). Eighty percent of all initial mirabegron prescriptions were filled by patients over the age of 65. The rate of third-line therapy procedures almost doubled between 2013 and 2018 (9-17 procedures per 1000 OAB patients, p < 0.001). CONCLUSIONS: Following the publication of the first OAB guidelines, there was an increase in OAB diagnoses, followed by a decrease in anticholinergic medication use, and a rise in beta-3 agonist utilization in patients over 65 years old. Additionally, there was greater adoption of third-line OAB therapies. These trends indicate that OAB therapy guidelines and clinical practice pathways may influence treatment patterns. Given the recent publication of the OAB guidelines, further studies are necessary to assess their impact on therapy utilization patterns.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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