Changes in urine albumin-to-creatinine ratio and health care resource utilization and costs in patients with type 2 diabetes and chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Albuminuria, indicated by an elevated urine albumin-to-creatinine ratio (UACR) at baseline, is consistently associated with poor clinical outcomes and increased economic burden. The effect of a change in albuminuria over time on health care resource utilization is not well understood. OBJECTIVE: To assess the association between changes in UACR and economic outcomes in patients with chronic kidney disease (CKD) associated with type 2 diabetes (T2D). METHODS: The Optum electronic health records database (January 2007 to September 2021) was used to identify adult patients with albuminuria, measured by UACR of 30 mg/g or more (initial test) after diagnosis of T2D and CKD. UACR change was categorized as increased (>30% change), stable (30% increase to 30% decrease), or decreased (>30% change) based on the percentage of change between the initial test and the follow-up test (the last test within 0.5 to 2 years after the initial test). All-cause inpatient (IP) admissions, emergency department (ED) visits, outpatient (OP) visits, and total medical costs were evaluated during the year after the follow-up test. The association of UACR change with health care resource utilization (HRU) was evaluated using Poisson regression, adjusting for key baseline characteristics. Medical costs (2022 US dollars) were estimated using a unit costing approach based on HRU frequencies. RESULTS: values of <0.001). CONCLUSIONS: Among patients with CKD and T2D who had albuminuria, an increase in UACR over time was associated with significantly higher HRU and costs compared with patients with stable or decreased UACR. Managed care organizations and other health care decision-makers should consider strategies that enhance monitoring and management of UACR in patients with CKD and T2D to potentially reduce HRU and associated costs.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».