Distribution and Drivers of Average Direct Cost of Osteoarthritis in Canada From 2003 to 2010
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the distribution and drivers of the average direct cost of osteoarthritis (OA) in Canada using a population-based health microsimulation model of OA from 2003 to 2010. METHODS: We used a previously published microsimulation model to estimate the distribution of average cost of OA across different cost components and OA stages. OA stages were defined according to the patient flow within the health care system. Cost components associated with pharmacologic and nonpharmacologic treatments, physician visits, and hospitalization were included. Scenario analysis was performed to evaluate average cost drivers from 2003 to 2010. RESULTS: During the study period, the OA population size grew from 2.9 to 3.6 million, while the average cost increased from $577 to $811 (Canadian) per patient per year. The highest increase in share of cost components was for total joint replacement (TJR) surgery (24% to 32%). The highest average cost was incurred by patients in stage 4 (during and after revision surgery), while around 80% of OA patients were in stage 1 (OA diagnosed but has not visited an orthopedic surgeon). Increase in the proportion of OA patients receiving TJR surgeries (34%) and price inflation (29%) were the most significant drivers of average cost. CONCLUSION: The average cost of OA has been increasing during the study period mostly due to an increase in the proportion of patients receiving TJR surgeries and price inflation. The distribution of average cost of OA across disease stages needs to be considered when designing policies targeting specific aspects of OA care.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».