A retrospective observational analysis of the real-world care pathway of people with hereditary transthyretin amyloidosis with polyneuropathy in Italy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This retrospective observational study described the epidemiology and the burden on the Italian healthcare service (SSN) of patients with polyneuropathy (PN) associated with hereditary transthyretin amyloidosis (ATTRv). RESEARCH DESIGN AND METHODS: From the Fondazione ReS (Ricerca e Salute) administrative healthcare database (~5.5 million inhabitants in 2021), patients were identified as having ATTRv-PN in 2021 if they had received treatments for ATTRv-PN under SSN reimbursement (i.e. tafamidis, patisiran, or inotersen) from 1 January 2014 to 31 December 2021 (index date in 2021). Demographics and comorbidities at the baseline, healthcare resource consumption, and related direct costs reimbursed by the SSN throughout the one-year follow-up were described. RESULTS: In 2021, 36 patients with ATTRv-PN (prevalence: 7.4/1,000,000) were identified (males were 83.3%; patients with ≥2 comorbidities were 61.1%; the mean age was 73 ± 8 years). During follow-up, of patients, 91.7% received drugs for ATTRv-PN; >50% received antiepileptics and acid suppressants; 22.2% were admitted to overnight hospitalizations; 30.6% accessed the emergency department; 97.2% received local outpatient specialist care. The per patient mean annual cost was € 122,017; drugs for ATTRv-PN accounted for 94.7% of the total expenditure. CONCLUSIONS: This study of real-world patients with ATTRv-PN showed a high rate of comorbidities, and substantial direct healthcare and economic burdens on the SSN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».