Assessment of Access Barriers to Rifaximin Among Patients with Hepatic Encephalopathy Using Adjudicated Claims Data
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Continuous treatment with rifaximin 550 mg (hereafter rifaximin) is associated with lower hospitalization rates in patients with hepatic encephalopathy (HE); however, access barriers may exist. This study assessed gaps in rifaximin access and the impact of treatment gaps, particularly those resulting from claim rejections, on hospitalizations and healthcare costs among patients with HE in the United States. METHODS: Plus database linked with Longitudinal Access and Adjudicated Data (2015-2022) were used to identify adults with HE who had ≥ 1 paid rifaximin prescription fill. Rifaximin treatment gaps were assessed during the 12-month period from the first observed attempt at receiving rifaximin (index date). Adjusted number of overt HE (OHE) hospitalizations and healthcare costs were compared over the 6 months following the index date between Cohort 1, who had no gap due to claim rejection and had < 7 days of treatment gap due to other reasons, and Cohort 2, who had ≥ 1 rejection gap or had ≥ 7 days of non-rejection gap. RESULTS: During the year following the index date, 94.7% of the 1711 patients experienced a treatment gap, including 34.8% with initiation gaps from first attempt at receiving rifaximin to first paid claim (77.7% of initiation gaps due to rejected claims) and 72.0% with gaps in access during active treatment (14.8% of active treatment gaps due to rejected claims). Compared with Cohort 1 (n = 432; mean age 56.3 years), Cohort 2 (n = 679; mean age 54.8 years) had 1.55 times the incidence rate of OHE hospitalizations [adjusted incidence rate ratio: 1.55 (95% confidence interval: 1.10-2.20)] and incurred US$1579 more in healthcare-associated costs per-patient-per-month (all p < 0.05). CONCLUSION: Prescription claim rejections frequently led to delays in rifaximin initiation and gaps in access during active treatment. Access barriers to rifaximin were associated with increased hospitalizations and healthcare costs in patients with HE.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».