Determinants of the Cost of Health Services Used by Veterans With HIV
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of adherence, treatment failure, and comorbidities on the cost of HIV care is not well understood. OBJECTIVE: To characterize the cost of HIV care including combination antiretroviral treatment (ART). RESEARCH DESIGN: Observational study of administrative data. SUBJECTS: Total 1896 randomly selected HIV-infected patients and 288 trial participants with multidrug-resistant HIV seen at the US Veterans Health Administration (VHA). MEASURES: Comorbidities, cost, pharmacy, and laboratory data. RESULTS: Many HIV-infected patients (24.5%) of the random sample did not receive ART. Outpatient pharmacy accounted for 62.8% of the costs of patients highly adherent with ART, 32.2% of the cost of those with lower adherence, and 6.2% of the cost of those not receiving ART. Compared with patients not receiving ART, high adherence was associated with lower hospital cost, but no greater total cost. Individuals with a low CD4 count (<50 cells/mm) incurred 1.9 times the cost of patients with counts >500. Most patients had medical, psychiatric, or substance abuse comorbidities. These conditions were associated with greater cost. Trial participants were less likely to have psychiatric and substance abuse comorbidities than the random sample of VHA patients with HIV. CONCLUSIONS: Patients receiving combination ART had higher medication costs but lower acute hospital cost. Poor control of HIV was associated with higher cost. The cost of psychiatric, substance abuse, rehabilitation, and long-term care and medications other than ART, often overlooked in HIV studies, was substantial.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».