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Enregistrement W2182494650 · doi:10.24095/hpcdp.28.4.05

Costs associated with mood and anxiety disorders, as evaluated by telephone survey

2008· article· en· W2182494650 sur OpenAlexafffundvenueabout
Scott B. Patten, Jeanne V.A. Williams, Craig Mitton

Notice bibliographique

RevueChronic diseases in Canada · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusKelowna General HospitalUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesFondation pour la Recherche MédicaleMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineAnxietyPsychiatryMoodTelephone interviewMood disordersRespondentActivity-based costingFamily medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Costing studies are central to health policy decisions. Available costing estimates for mood and anxiety disorders in Canada may, however, be out of date. In this study, we estimated a set of direct health care costs using data collected in a provincial telephone survey of mood and anxiety disorders in Alberta. The survey used random digit dialing to reach a sample of 3394 household residents aged 18 to 64. A telephone interview included items assessing costs without reference to whether these were incurred by the respondent, government or a health plan. The survey interview also included the Mini Neuropsychiatric Diagnostic Interview (MINI). Costs for antidepressant medications appear to have increased since the last available estimates were published. Surprisingly, most medication costs for antidepressants were incurred by respondents without an identified disorder. Also, an unexpectedly large proportion of medication costs were for psychotropic medications other than antidepressants and anxiolytic-sedative-hypnotics. These results suggest that major changes have occurred in the costs associated with antidepressant treatment. Available cost-of-illness data may be outdated, and some assumptions made by previous studies may now be invalid.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2008
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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