Healthcare Cost and Loss of Productivity in a Canadian Population of Patients with and without Lupus Nephritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the healthcare cost and loss of productivity in patients with systemic lupus erythematosus (SLE) with (LN) and without lupus nephritis (lupus nephritis-negative, LNN). METHOD: Patients were classified into those with active (ALN and ALNN) and inactive disease (ILN and ILNN). Patients reported on visits to healthcare professionals and use of diagnostic tests, medications, assistive devices, alternative treatments, hospital emergency visits, surgical procedures, and hospitalizations as well as loss of productivity in the 4 weeks preceding enrollment. RESULTS: Enrollment was 141 patients, 79 with LN and 62 LNN. Patients with LN were more likely to visit rheumatologists and nephrologists, undergo diagnostic tests, and had higher costs for medications than patients who were LNN. The annual healthcare cost averaged $CAN 12,597 ± 9946 for patients with LN and $10,585 ± 13,149 for patients who were LNN, a difference of $2012 (95% CI -$2075, $6100). Patients with ALN had more diagnostic tests and surgical procedures, contributing to a significantly higher annual direct cost ($14,224 ± 10,265) compared to patients with ILN ($9142 ± 8419) and a difference of $5082 (95% CI $591, $9573). The healthcare cost was not different between patients with ALNN and patients with ILNN. In patients with LN and patients who were LNN, < 50% were employed and on average missed 6.5-9 days of work per month. The loss of productivity was significantly higher for caregivers of patients with LN than caregivers of patients who were LNN. CONCLUSION: Healthcare cost and loss of productivity were similar between patients with LN and patients who were LNN; the loss of productivity for caregivers is higher for patients with LN; and the healthcare cost is greater in ALN than in ILN.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».