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Enregistrement W4413427728 · doi:10.18553/jmcp.2025.24302

Changes in urine albumin-to-creatinine ratio and health care resource utilization and costs in patients with type 2 diabetes and chronic kidney disease

2025· article· en· W4413427728 sur OpenAlexaff
Kevin M. Pantalone, Rakesh K. Singh, Aozhou Wu, Keith A. Betts, Yan Chen, Youssef Farag, Scott C. Beeman, Yuxian Du, Sheldon X. Kong, Todd Williamson, Qixin Li, Brendan Rabideau, Navdeep Tangri

Notice bibliographique

RevueJournal of Managed Care & Specialty Pharmacy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCreatinineKidney diseaseDiabetes mellitusUrineType 2 diabetesAlbuminDiseaseIntensive care medicineAlbuminuriaInternal medicineHealth careUrologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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