Real-world healthcare resource utilization of Alzheimer’s disease in the early and advanced stages: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AimsTo compare all-cause and Alzheimer’s disease (AD)-related healthcare resource utilization (HCRU) by cognitive stage.Methods and MaterialsThis retrospective study analyzed insurance claims data linked to electronic health records (01/01/2015-12/31/2021). Patients with ≥1 cognitive assessment (Mini-Mental State Examination or Montreal Cognitive Assessment) and ≥1 medical or pharmacy claim for an AD diagnosis or AD medications were included. Inverse probability of treatment weighting (IPTW) was used to address potential confounding. All-cause and AD-related HCRU were summarized per patient per year (PPPY) and compared between early AD and advanced AD cohorts (defined according to cognitive scores) using generalized linear regression models; adjusted incidence rate ratios (IRRs), and 95% confidence intervals (CI) were reported.ResultsA total of 193 patients were included (median age: 82 years; 63.2% female), 108 with early AD and 85 with advanced AD, with similar mean follow up. All-cause HCRU, on average, was similar between early AD and advanced AD cohorts (37.4 PPPY and 38.9 encounters PPPY, respectively). For AD-related HCRU, patients with early AD had fewer encounters PPPY, on average, than patients with advanced AD (1.26 and 3.88 encounters, respectively). Following IPTW adjustment, the advanced AD cohort had significantly higher overall AD-related HCRU (IRR: 3.64 [95% CI: 1.96-6.75], p <0.001) and outpatient visits (IRR: 2.76 [95% CI: 1.68-4.54], p <0.001) compared to the early AD cohort.LimitationsThe relatively small sample size of patients with linked claims and cognitive score data limited the ability to assess contribution of all encounter types to HCRU trends, as well as generalizability to the broader AD population.ConclusionsAlthough all-cause HCRU was similar, patients with advanced AD incurred higher AD-related HCRU compared to patients living with early AD. Further research is needed to determine whether interventions earlier in disease progression can mitigate the AD-related healthcare burden for patients with advanced AD.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».