The impact of symptom severity on the humanistic and economic burden of inflammatory bowel disease: a real-world data linkage study
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have examined the association between inflammatory bowel disease (IBD) severity, and humanistic, and economic burden. We addressed this gap using a unique real-world data source that links self-reported patient data from the US National Health and Wellness Survey (NHWS) to claims data. This cross-sectional study linked the 2015–2018 US NHWS data with medical, and pharmacy claims. Patients (≥18 years) who self-reported a physician diagnosis of IBD (ulcerative colitis [UC], or Crohn’s disease [CD]) in the NHWS, and had a medical or pharmacy claim indicating a possible diagnosis of IBD were included. Disease symptom severity was defined by a weighted symptom score and main outcomes include health-related quality of life (HRQoL), work productivity (WPAI), healthcare resource use (HRU), and associated costs. Overall, 687 patients with IBD were included, of which 347 were identified with UC and 340 with CD. Validation analysis showed that 94.7% of UC and 88.7% of patients with CD who self-reported diagnosis of CD or UC in NHWS had evidence of diagnosis and/or treatment patterns in claims. Patients with both UC and CD with moderate or severe symptoms had significantly lower HRQoL, increased work productivity loss, greater HRU, and associated costs compared with patients with mild symptoms. Patients with moderate/severe UC or CD experience substantial humanistic, and economic burden compared with patients with mild UC or CD. These factors should be considered within treatment goals for patients in order to provide holistic care beyond the treatment of objective markers or disease severity and symptoms alone.
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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 | 0,050 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».