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Enregistrement W4406061650 · doi:10.1016/j.clinthera.2024.12.006

Health Care Resource Use and Medical Costs Among Patients With Major Depressive Disorder and Acute Suicidal Ideation or Behavior Initiated on Esketamine Nasal Spray or Traditional Treatments in the United States

2025· article· en· W4406061650 sur OpenAlexaff
Lisa Harding, Maryia Zhdanava, Amanda Teeple, Aditi Shah, Porpong Boonmak, Dominic Pilon, Kruti Joshi

Notice bibliographique

RevueClinical Therapeutics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesMontana Water Center, Montana State UniversityJanssen Scientific Affairs
Mots-clésMedicineSuicidal ideationNasal sprayPsychiatryMajor depressive disorderHealth careEmergency medicineSuicide preventionPoison controlNasal administrationPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Major depressive disorder with acute suicidal ideation or behavior (MDSI) is a substantial humanistic, economic, and clinical burden on patients. Data on health care resource use (HRU) and costs among patients with MDSI initiated on esketamine nasal spray relative to traditional treatments are limited. This study sought to describe HRU and medical costs of patients with MDSI initiated on esketamine, electroconvulsive therapy (ECT), antidepressant with second-generation antipsychotic (SGA) augmentation, and antidepressant monotherapy in the United States. METHODS: Adults with MDSI from Merative® MarketScan® Commercial Databases (January 2016 to January 2022) were categorized into esketamine, ECT, SGA augmentation, and antidepressant monotherapy cohorts based on treatments initiated on or after August 5, 2020 (index date). Baseline period spanned 12 months before index date; follow-up period spanned from the index date till the end of data/health plan eligibility. Acute care HRU (inpatient and emergency department days) and medical costs excluding index treatment costs were described per-patient-per-month among all cohorts. FINDINGS: The number of patients in the respective cohorts was 122 for esketamine, 336 for ECT, 9958 for SGA augmentation, and 4496 for antidepressant monotherapy. Across cohorts, mean patient age ranged from 29.1 to 41.2 years, and the majority of patients were female (range, 57.2%-65.6%). During the follow-up period, mean all-cause acute care HRU was 0.59 days in the esketamine cohort, which trended lower than in the ECT (3.17 days) and SGA augmentation (0.92 days) cohorts, and higher than in the antidepressant monotherapy cohort (0.32 days). Mean acute care HRU decreased from baseline in the esketamine, SGA augmentation, and antidepressant monotherapy cohorts by 58%, 21%, and 37% and increased in the ECT cohort by 44%. Mean follow-up medical costs per-patient-per-month were $1869 in the esketamine cohort, which trended lower than in the ECT ($4624) and SGA augmentation ($2163) cohorts, and higher than in the antidepressant monotherapy ($863) cohort. Relative to baseline, medical costs decreased in all cohorts (esketamine, 50%; ECT, 22%; SGA augmentation, 17%; antidepressant monotherapy, 32%). IMPLICATIONS: Acute care HRU and medical costs trended lower among patients with MDSI initiated on esketamine nasal spray versus ECT or SGA augmentation; HRU and costs reduced most from pretreatment levels among patients treated with esketamine nasal spray versus patients treated with ECT, SGA augmentation, and antidepressant monotherapy. Results of this study may aid physicians in determining optimal treatments for the vulnerable MDSI population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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