Healthcare Costs Attributable to Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Accurately documenting the current and future costs of hypertension is required to fully understand the potential economic impact of currently available and future interventions to prevent and treat hypertension. The objective of this work was to calculate the healthcare costs attributable to hypertension in Canada and to project these costs to 2020. Using population-based administrative data for the province of Alberta, Canada (>3 million residents) from 2002 to 2010, we identified individuals with and without diagnosed hypertension. We calculated their total healthcare costs and estimated costs attributable to hypertension using a regression model adjusting for comorbidities and sociodemographic factors. We then extrapolated hypertension-attributable costs to the rest of Canada and projected costs to the year 2020. Twenty-one percent of adults in Alberta had diagnosed hypertension in 2010, with a projected increase to 27% by 2020. The average individual with hypertension had annual healthcare costs of $5768, of which $2341 (41%) were attributed to hypertension. In Alberta, the healthcare costs attributable to hypertension were $1.4 billion in 2010. In Canada, the hypertension-attributable costs were estimated to be $13.9 billion in 2010, rising to $20.5 billion by 2020. The increase was ascribed to demographic changes (52%), increasing prevalence (16%), and increasing per-patient costs (32%). Hypertension accounts for a significant proportion of healthcare spending (10.2% of the Canadian healthcare budget) and is projected to rise even further. Interventions to prevent and treat hypertension may play a role in limiting this cost growth.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».