Trends in Health Care Utilization and Costs Attributable to Hepatocellular Carcinoma, 2002–2009: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The incidence of hepatocellular carcinoma (hcc) and the complexity of its diagnosis and treatment are increasing. We estimated trends in net health care utilization, costs of care attributable to hcc in Ontario, and rate ratios of resource use at various stages of care. METHODS: This population-based retrospective cohort study identified hcc patients and non-cancer control subjects, and health care resource utilization between 2002 and 2009. Generalized estimating equations were then used to estimate net health care utilization (hcc patients vs. the matched control subjects) and net costs of care attributable to hcc. Generalized linear models were used to analyze rate ratios of resource use. RESULTS: We identified 2832 hcc patients and 2808 matched control subjects. In comparison with the control subjects, hcc patients generally used a greater number of health care services. Overall, the mean net cost of care per 30 patient-days (2013 Canadian dollars) attributable to outpatient visits and hospitalizations was highest in the pre-diagnosis (1 year before diagnosis), initial (1st year after diagnosis), and end-of-life (last 6 months before death, short-term survivors) phases. Mean net homecare costs were highest in the end-of-life phase (long-term survivors). In the end-of-life phase (short-term survivors), mean net costs attributable to outpatient visits and total services significantly increased to $14,220 from $1,547 and to $33,121 from $14,450 (2008-2009 and 2002-2003 respectively). CONCLUSIONS: In hcc, our study found increasing resource use and net costs of care, particularly in the end-of-life phase among short-term survivors. Our findings offer a basis for resource allocation decisions in the area of cancer prevention and control.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».