Health Care Cost and Resource Utilization After Aortic Valve Replacement According to the Extent of Cardiac Damage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The extent of cardiac damage has been shown to be associated with increased mortality, repeat hospitalization, and decreased quality of life after aortic valve replacement (AVR). However, the association between the extent of cardiac damage at the time of AVR and health care costs and resource utilization has never been described. METHODS: The Optum de-identified Market Clarity database was used to identify patients with aortic stenosis treated with AVR between 2016 and 2022. Patients were categorized into 5 groups (stages 0–4) based on their stage of cardiac damage in the year before AVR. Health care costs and resource utilization (including all-cause hospitalizations, heart failure hospitalizations, and total inpatient days) were assessed for the AVR hospitalization and the following year. Cost and utilization outcomes by stage of cardiac damage were estimated using covariate-adjusted generalized linear models. RESULTS: A total of 24 644 patients with AVR were included in our analysis. Patients were distributed across the 5 stages of cardiac damage as follows: 8.1% in stage 0, 17.1% in stage 1, 37.3% in stage 2, 36.2% in stage 3, and 1.4% in stage 4. Total costs increased with the extent of cardiac damage (increased by $2746 in stage 1, $19 511 in stage 2, $19 198 in stage 3, and $35 663 in stage 4, compared with stage 0; P <0.01). Similarly, length of stay, number of all-cause and heart failure hospitalizations, and all-cause and heart failure days in-hospital significantly increased with the extent of cardiac damage. Risk-adjusted models demonstrated that advanced stages of cardiac damage were associated with both higher cost and resource utilization when compared with patients with stage 0 damage. CONCLUSIONS: Among patients undergoing AVR for aortic stenosis, the extent of cardiac damage before AVR was independently associated with increased costs and health care resource utilization during the index AVR admission and through 1 year post-AVR.
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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 | 0,005 |
| 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 ».