Assessment of Variation in Ambulatory Cardiac Monitoring Among Commercially Insured Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Ambulatory cardiac monitors (ACMs) enable heart rhythm monitoring for various durations, including Holter monitors (0-48 hours), long-term continuous monitors (LTCMs; 3-14 days), and external ambulatory event monitors (AEMs; up to 30 days). These devices detect intermittent or asymptomatic arrhythmias that might go unnoticed with a standard electrocardiogram. Previous research has explored variations in ACM use among Medicare beneficiaries. This study assessed the incidence of clinical and economic outcomes among commercially insured patients who had never had an arrhythmia diagnosis and received their first ACM. STUDY DESIGN: Retrospective cohort study using a large commercial claims database focused on patients without prior arrhythmia diagnoses who received their first ACM between 2016 and 2023. METHODS: Outcomes included new arrhythmia diagnoses, repeat ACM testing, cardiovascular (CV) events, and health care resource use and costs. Results were stratified by major ACM manufacturers using National Provider Identifiers. To minimize confounding, inverse probability of treatment weighting was used to balance covariates, and adjusted regression models were used to evaluate outcomes during follow-up. RESULTS: Of 428,707 patients meeting inclusion criteria, 36% used LTCMs, 36% used Holter monitors, and 27% used external AEMs. Adjusted analyses showed that a certain LTCM brand was associated with higher odds of a new arrhythmia diagnosis, fewer retests (except vs AEMs), lower odds of CV events, and less follow-up health care resource use and costs than other ACM types and manufacturers. CONCLUSIONS: Clinical and economic outcomes can vary by ACM type among commercially insured patients. A specific LTCM manufacturer demonstrated superior performance, with greater diagnoses of arrhythmia, fewer repeat tests, and fewer CV events compared with other ACM types and manufacturers.
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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 | 0,001 | 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 ».