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Enregistrement W6921159553 · doi:10.6084/m9.figshare.28023188.v1

Real-world healthcare resource utilization of Alzheimer’s disease in the early and advanced stages: A retrospective cohort study

2024· article· en· W6921159553 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrospective cohort studyGeneralizability theoryMedical recordHealth careCognitionDiseaseCohortConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims To compare all-cause and Alzheimer’s disease (AD)-related healthcare resource utilization (HCRU) by cognitive stage. Methods and Materials This retrospective study analyzed insurance claims data linked to electronic health records (01/01/2015-12/31/2021). Patients with ≥1 cognitive assessment (Mini-Mental State Examination or Montreal Cognitive Assessment) and ≥1 medical or pharmacy claim for an AD diagnosis or AD medications were included. Inverse probability of treatment weighting (IPTW) was used to address potential confounding. All-cause and AD-related HCRU were summarized per patient per year (PPPY) and compared between early AD and advanced AD cohorts (defined according to cognitive scores) using generalized linear regression models; adjusted incidence rate ratios (IRRs), and 95% confidence intervals (CI) were reported. Results A total of 193 patients were included (median age: 82 years; 63.2% female), 108 with early AD and 85 with advanced AD, with similar mean follow up. All-cause HCRU, on average, was similar between early AD and advanced AD cohorts (37.4 PPPY and 38.9 encounters PPPY, respectively). For AD-related HCRU, patients with early AD had fewer encounters PPPY, on average, than patients with advanced AD (1.26 and 3.88 encounters, respectively). Following IPTW adjustment, the advanced AD cohort had significantly higher overall AD-related HCRU (IRR: 3.64 [95% CI: 1.96-6.75], p <0.001) and outpatient visits (IRR: 2.76 [95% CI: 1.68-4.54], p <0.001) compared to the early AD cohort. Limitations The relatively small sample size of patients with linked claims and cognitive score data limited the ability to assess contribution of all encounter types to HCRU trends, as well as generalizability to the broader AD population. Conclusions Although all-cause HCRU was similar, patients with advanced AD incurred higher AD-related HCRU compared to patients living with early AD. Further research is needed to determine whether interventions earlier in disease progression can mitigate the AD-related healthcare burden for patients with advanced AD. Alzheimer’s disease (AD) is the main cause of dementia in older adults in the United States. Beyond the clinical challenges faced by patients with AD, the burden of healthcare resource utilization (HCRU) from different types of healthcare visits and interactions are significant. However, differences HCRU burden between patients with early and advanced AD is not well studied. We conducted a study using insurance claims data linked to electronic health records to compare all-cause and AD-related HCRU between patients with early and advanced AD. A total of 108 patients with early AD and 85 patients with advanced AD were included. There was no statistically significant difference in all-cause HCRU between the groups which may reflect changing patterns of healthcare interactions as AD progresses. However, patients with advanced AD incurred significantly higher HCRU related to their underlying AD, on average 3.64 times more frequent healthcare encounters of any type compared to patients living with early AD. This was driven by higher rates of AD-related outpatient visits among the advanced AD cohort. The significantly higher AD-related HCRU in patients with advanced AD, compared to those in the early stages, highlights the potential for disease-modifying treatments administered earlier in the disease course to significantly reduce the associated healthcare burden.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
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