Cost and health related quality of life consequences of multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To (i) quantify the cost of multiple sclerosis (MS) to the Canadian health care system and society; (ii) measure health utility in MS patients, and (iii) examine the influence of disability on patient utility and health care costs. MATERIALS AND METHODS: A comprehensive patient survey and chart review of relapsing MS patients in remission, relapse and recalling a relapse. RESULTS: Annual remission costs increased with EDSS level ($7596 at EDSS 1, $33 206 at EDSS 6). At all EDSS levels the largest costs were due to inability to work, which increased with EDSS. The average relapse cost for all EDSS levels was $1367. An inverse correlation was found between EDSS level and patient utility for patients in remission and relapse. The decrease in remission health utility from EDSS 1 to 6 was 0.24, which is 25% greater than the difference in health status between an average 25 and 85 year-old. CONCLUSIONS: This study demonstrates that MS produces substantial health care costs and reductions in patient quality of life and ability to work, losses that can be avoided or delayed if disease progression is slowed. These data provide health-care decision-makers with the opportunity to consider the full impact of MS when faced with budget allocation decisions.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».