Treatment experience, burden, and unmet needs (TRIBUNE) in multiple sclerosis: the costs and utilities of MS patients in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is the most common neurological disease among young adults in Canada, but few studies to date have measured the burden imposed by MS on Canadian society. OBJECTIVES: To estimate the costs and quality of life of MS patients in Canada, while focusing on the burden of relapses and increasing disease severity. METHODS: MS patients in Canada (N=241) completed a web-based questionnaire which captured information on demographics, disease characteristics, severity (Expanded Disability Status Scale [EDSS]), comorbidities, relapses, as well as resource consumption and quality of life associated with MS. RESULTS: Most patients (74%) reported treatment with disease modifying therapies (DMTs). 54% of patients with the relapsing-remitting form of the disease with an EDSS score ≤ 5 had experienced at least one relapse in the past year. The mean cost per patient per year increased with worsening disability, and was estimated at Can $30,836 for patients with mild disability (EDSS score 0-3), Can $46,622 for patients with moderate disability (EDSS 4-6.5), and Can $77,981 for patients with severe disability due to MS (EDSS score 7-9). The excess costs of relapsing-remitting MS patients with EDSS score ≤ 5 that could be attributable to relapse(s) were estimated at Can $10,512. More severe disease and experiencing a relapse were also associated with poorer quality of life of MS patients. CONCLUSIONS: Costs of MS patients are higher today than shown in previous studies. Disease progression and relapses are associated with increased economic and quality of life burden. Effective treatment that reduces relapse frequency and prevents progression could impact both costs and quality of life and may help to reduce the societal burden of MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».