Cost-Benefit Analysis of Preventing Acute Care Use in Oncology Patients Following Systemic Therapy Using Medicare Claims Data: Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acute care use (ACU) represents a major economic burden in oncology, which can ideally be prevented. Existing models effectively predict such events. Objective: We aimed to quantify the cost savings achieved by implementing a model to predict ACU in oncology patients undergoing systemic therapy. Methods: This retrospective cohort study analyzed patients with cancer at an academic medical center from 2010 to 2022. We included patients who received systemic therapy and identified ACU events occurring after treatment initiation, excluding those with known death dates within the study period. Data on ACU-related expenses were gathered from Medicare claims and mapped to service codes in electronic health records, yielding average daily costs for each patient over 180 days following the start of therapy. The exposure was an ACU event. Results: The main outcome was the average daily cost per patient at the end of the first 180 days of systemic therapy. We observed that expense accumulation flattened earlier and more rapidly among non-ACU patients. This study included 20,556 patients, of whom 3820 (18.58%) experienced at least 1 ACU. The average daily cost per patient for those with and without ACU was US $94.62 (SD US $72.54; 95% CI US $92.32-$96.92) and US $53.28 (SD US $59.92; 95% CI US $52.37-$54.19), respectively. The average total cost per ACU and non-ACU patient was US $17,031.92 (SD US $13,056.63; 95% CI US $16,616.74-$17,445.09) and US $9591.06 (SD US $10,785.83; 95% CI US $9427.64-$9754.48), respectively. To estimate the long-term financial impact of deploying the predictive model, we conducted a cost-benefit analysis based on an annual cohort size of 2177 patients. In the first year alone, the model yielded projected savings of US $910,000. By year 6, projected savings grew to US $9.46 million annually. The cumulative avoided costs over a 6-year deployment period totaled approximately US $31.11 million. These estimates compared the baseline cost model to the intervention model assuming a prevention rate of 35% for preventable ACU events and an average ACU cost of US $17,031.92 (SD US $13,037). Conclusions: Predictive analytics can significantly reduce costs associated with ACU events, enhancing economic efficiency in cancer care. Further research is needed to explore potential health benefits.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».