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Enregistrement W1932051732 · doi:10.1111/j.1365-4632.2011.05359.x

Economic burden of moderate to severe plaque psoriasis in Canada

2012· article· en· W1932051732 sur OpenAlexaffabout
Adrian R. Levy, Alison Davie, Nicole C. Brazier, Farah Jivraj, Lorne Albrecht, David Gratton, Charles Lynde

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Dermatology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensLynde Centre for DermatologyDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsoriasisMedicineProductivityIndirect costsPopulationDisease burdenQuality of life (healthcare)Total costDemographyPlaque psoriasisGerontologyEnvironmental healthDermatologyEconomic growthAccountingBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Psoriasis is a chronic debilitating disease affecting approximately one million Canadians. The objective of this study is to estimate the economic burden in $CDN (2008) of moderate to severe plaque psoriasis among Canadian adults. METHODS: Using a cross-sectional design, direct resource use, costs, lost productivity, and quality of life were obtained for 90 subjects diagnosed with psoriasis in three dermatology clinics in British Columbia, Ontario, and Québec. An Excel-based economic model was developed to project the annual cost of psoriasis, from the societal perspective. RESULTS: The estimated mean annual cost of psoriasis was $7999/subject (95% CI: $3563-$12,434) with direct costs accounting for 57%. Mean lost productivity costs, which accounted for 43% of the mean annual costs of psoriasis, were $3442/subject (95% CI: $1293-$5590). CONCLUSION: Projecting the mean costs per patient to the afflicted population yields an estimated total annual cost of $1.7 billion (95% CI: $0.8-$2.6 billion) attributable to moderate to severe psoriasis in Canada. Understanding the interplay between direct costs, lost productivity, and quality of life is critical for accurately identifying and evaluating effective treatments for this disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations64
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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