The effect of health related quality of life on reported use of health care resources in patients with osteoarthritis and rheumatoid arthritis: a longitudinal analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In today's cost conscious environment, health services researchers are consistently trying to find ways to predict future health care resource utilization (HCRU) and its associated costs. We evaluated the impact of health related quality of life (HRQL) on future HCRU in patients with arthritis. METHODS: A total of 642 patients with rheumatoid arthritis (RA) and 395 patients with osteoarthritis (OA) completed at least 2 and as many as 6 consecutive surveys at 6 mo intervals. Information collected included demographics, HRQL questionnaires [Medical Outcome Study Short Form 36 (SF-36), Western Ontario McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), and the Stanford Health Assessment Questionnaire (HAQ)], and HCRU over the previous 6 months. Longitudinal data analysis was perfomed to assess the effect of HRQL on future HCRU. RESULTS: Statistically significant associations between HCRU and HRQL variables were noted. Higher rates of HCRU were found in those in the worst quarter compared with those in the best quarter of HRQL. With the HAQ, OA and RA patients in the worst quarter reported a 199% (p < 0.05) and 48% (p < 0.05) increase in rheumatologist visits, respectively. With the WOMAC Function, increases were as high as 196% (p < 0.05) in rheumatologist visits for patients with OA. Patients with RA with a high level of HRQL as measured by the SF-36 (physical component score) reported a decrease of 31% (p < 0.01) in general practitioner visits and a decrease of 52% (p < 0.01) in hospitalization (mental component score). CONCLUSION: These findings suggest that HRQL may be used to predict future health care consumption. Such an approach may lead to a more efficient allocation of resources by providing useful information to health care providers and health care decision makers.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».