The excess burden of osteoarthritis in the province of Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Little is known about the burden of osteoarthritis (OA) in Canada. This study was undertaken to estimate the excess burden of OA in Ontario, the largest province in Canada. METHODS: The records of Ontarian respondents to the Canadian Community Health Survey (CCHS) who provided consent to data linkage were linked to the Ontario Health Insurance Program physician claims database and the Discharge Abstract Database Inpatient and Day Procedure databases. Patients with OA (n = 1,474) were identified using CCHS 1.1 and the physician claims database. To determine the excess burden of OA, a control group matched by age, sex, and rural/urban status was created, with 3 controls per case (n = 4,422). Sociodemographic and medical characteristics, health-related quality of life, and 1-year physician, day (outpatient) procedure, and hospitalization costs were compared between the 2 groups. Regression analyses were performed to identify predictors of medical characteristics, health utility, and cost. RESULTS: The mean age of the OA patients and the control subjects was 66 years, and 74% of all study subjects were women. Several differences were observed between patients with OA and subjects without OA in terms of socioeconomic and medical characteristics. On a scale of 0-1, the mean utility value associated with OA was 0.68, compared to 0.84 for the control group (P < 0.0001), representing a utility decrement of 0.16. The 1-year physician, outpatient procedure, and hospitalization costs were significantly higher in the OA group than in the non-OA group ($2,233 Canadian versus $1,033 Canadian, respectively; P < 0.0001). CONCLUSION: These results indicate that the excess burden of OA in Ontario is considerable.
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 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) | 0,000 | 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 ».