Asthma: prevalence and cost of illness
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to estimate the prevalence and cost of illness of asthma in Germany by retrospectively analysing routine health insurance data. This analysis investigated claims data from all insured persons of six large sickness funds. Insurants with asthma were identified via the International Classification of Diseases (ninth revision) diagnosis and the Anatomical Therapeutic Chemical Classification System Code for regular medication prescriptions. Costs for hospital care, medication and sick benefit were taken from claims data. Costs for rehabilitation, premature death and early retirement were estimated using the human capital approach and data from national statistics. Prevalence of asthma in the German statutory health insurance was 6.34%. Total costs for asthma, including direct and indirect costs, were calculated at euro 2.74 billion during 1999. The prevalence of asthma in the German statutory health insurance has previously been estimated to be 4-6%. The results of this large study show the prevalence of asthma in the German social insurance system to be approximately 6%. The study also indicates that there is room for substantial savings in the German social insurance system, with indirect costs amounting to 74.8% of total costs and payment of sick benefits through the sickness funds amounting to 58.3% of indirect costs. These costs may be reduced with better asthma control in patients.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».