Self-Reported Productivity Losses of People with Rheumatoid Arthritis in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To estimate the annual cost of productivity losses per person with RA by 0.5 increment in HAQscore, and the annual cost of productivity losses for Alberta province. Methods: Using data from the Alberta Biologics Registry - a prospective observational cohort of consecutive patients receiving DMARD or anti-TNF therapies created in 2004, we compared the mean and median costs of productivity losses per patient per year between HAQ-score categories using multiple linear and quantile regressions, respectively. We used a prevalence-based approach to estimate the cost (in 2010 CA$) of productivity losses of RA for Alberta. Results: In total there were 1222 patients with RA interviewed at the baseline. Of this, 358 were the “current employees” and 204 were the “previous employees” totalling 563 patients for analyses. For all HAQ-score categories, the mean (median) of the cost per patient per year was estimated at $18,242 ($3,840). The cost was increasing along with the HAQscore increase. The lowest cost ($6,295) was found in category HAQ<=0.5 and the highest ($31,095) in category HAQ>2.0. The significant differences were found between the worse categories (HAQ>1.5) and the better categories (HAQ<=1.5). The mean costs of productivity losses of RA for the province of Alberta were estimated at $270 million. Conservatively, if median was used for mean, the costs for province would be $57 million. Conclusion: The results suggest that an improvement in the controlling of RA could have a significant economic impact in Alberta and that preventing HAQ-score from the worse categories may be associated with substantial savings in terms of productivity losses.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».