Profiles of Medicaid Beneficiaries with Treatment-Resistant Depression Initiated on Esketamine Nasal Spray
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: While the literature on esketamine use in commercially insured patients with treatment-resistant depression (TRD) is growing, data on Medicaid beneficiaries remain limited. This study aimed to fill this gap by exploring characteristics of Medicaid beneficiaries with TRD who initiated esketamine treatment in the United States. METHODS: Multi-State Medicaid Database (01/2016-06/2022). Baseline was 12 months pre-index date; follow-up spanned from the index date until the end of health plan insurance or data. Patient baseline characteristics and follow-up treatment patterns, healthcare resource utilization (HRU), and medical costs were reported. RESULTS: A total of 151 patients were identified (mean age: 40.6 years; female: 70.2%; racial minorities: 31.1%). The most common comorbidities were anxiety (81.5%), sleep-wake disorders (47.0%), trauma-related disorders (43.0%), substance-related disorders (30.5%), and obesity (30.5%). Patients completed a mean of 22.5 esketamine sessions; 67.5% of patients completed the induction phase (≥ 8 sessions), 62.3% initiated the maintenance phase, and 53.0% completed ≥ 12 sessions. After esketamine initiation, patients had a mean of 0.02 inpatient admissions, 0.09 inpatient days, 0.31 emergency department visits, and 5.85 outpatient visits monthly. The mean follow-up medical costs were $2075 monthly, including inpatient costs of $97, emergency department costs of $51, and outpatient costs of $1902. CONCLUSION: Medicaid beneficiaries with TRD who initiated esketamine treatment had a high comorbidity burden and a higher proportion of racial minorities than the US population overall. Nonetheless, most patients progressed to maintenance phase of esketamine treatment. Findings suggest that esketamine may be a viable treatment option for this complex patient population.
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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 | 0,000 |
| 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 ».