Proliferation of Cardiac Technology in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Critics remain skeptical about the long-term sustainability of Medicare in Canada because of the proliferation of health technology and escalating expenditures. The objective of this study was to examine the temporal trends in the utilization and costs of cardiovascular technologies for the evaluation and/or management of patients with ischemic heart disease in Canada. METHODS AND RESULTS: This repeated cross-sectional population-based study of Ontario residents examined the temporal trends in the utilization and costs associated with echocardiography, stress (imaging and nonimaging) testing, coronary angiography, percutaneous coronary intervention (PCI), and bypass surgery between 1992 and 2001. Annual costs increased by nearly 2-fold over the 10-year study period and cumulatively accounted for more than $2.8 billion (Canadian) in expenditures. The proliferation in use of cardiac testing/interventions over time outstripped both demographic shifts and changes in the prevalence of coronary artery disease. Annual increases were widespread for all procedures (P<0.001) and ranged from 2% per year for nonimaging stress tests to 12% per year for PCI, after adjustment for age and sex. Generally, utilization rates were higher among the elderly, males, and those of low socioeconomic status. With few exceptions, annual increases in the utilization rates of cardiac tests and procedures were disproportionately higher among the elderly and women, but they were similar across socioeconomic subgroups. Increases in utilization appeared to reflect referrals toward higher-risk populations. CONCLUSIONS: Although definitive conclusions about the appropriateness of temporal patterns cannot be ascertained, the proliferation of cardiac testing challenges the sustainability of Medicare in Canada, especially given uncertainty as to whether the accompanying incremental rise in total expenditures translates into significant outcome benefits in the population.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».