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Enregistrement W4416836832 · doi:10.1080/13696998.2025.2587412

Economic impact of using cariprazine as the first versus subsequent adjunctive therapy for Medicaid beneficiaries with major depressive disorder

2025· article· en· W4416836832 sur OpenAlexaff
Prakash S. Masand, Anita H. Clayton, Mousam Parikh, Filmon Haile, Guillaume Germain, Susannah Ripley, Sophie Ma, François Laliberté, Nadia Nabulsi

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Economics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicaidMajor depressive disorderEconomic impact analysisDepression (economics)Economic analysisCohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Timely initiation of appropriate major depressive disorder (MDD) therapy is crucial. Medicaid-insured patients with MDD have higher healthcare resource utilization (HRU) and costs than commercially insured patients, making this group essential to study.Methods Claims in the MerativeTM MarketScan® Medicaid Database (2016 to 2022) were used to determine all‑cause and mental health (MH)‑related HRU and healthcare costs of US adults with MDD and ≥ 1 pharmacy claim for cariprazine adjunctive to antidepressant treatment. Outcomes were evaluated in patients initiating cariprazine as their first adjunctive therapy and those initiating cariprazine as a subsequent adjunctive therapy (e.g. after another atypical antipsychotic [AA], non-AA, antidepressant treatment combination). HRU and costs were compared with rate ratios (RRs) and mean cost differences between weighted cariprazine adjunctive therapy cohorts.Results Among 970 Medicaid beneficiaries meeting inclusion criteria, 392 initiated cariprazine as their first adjunctive therapy and 578 initiated it as a subsequent adjunctive therapy. Patients initiating cariprazine first had significantly lower rates of all‑cause emergency department visits (RR [95% CI] = 0.78 [0.66, 0.94], p < .001) and outpatient (OP) visits (0.80 [0.67, 0.92], p = .012) per patient‑year than those initiating cariprazine subsequently. This translated to lower annual all‑cause medical costs (−$2,101 [−$5,096, −$7], p = .048), driven by lower OP costs (−$2,385, [−$5,251, −$492], p = .016) per patient per year. MH‑related HRU and costs were also significantly lower.Conclusions Findings from this real‑world study of Medicaid beneficiaries indicate that earlier cariprazine use is associated with potential reduction in the substantial humanistic and economic burden of MDD.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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