The current and future financial burden of hospital admissions for heart failure in Canada: a cost analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure is a costly health condition and a major public health concern. We sought to examine the costs of hospital admissions for heart failure between fiscal years 2004 and 2013 in Canada and to model the future costs to 2030. METHODS: Canadian Institutes for Health Information Discharge Abstract Database was used to identify admissions to hospital with heart failure as the primary diagnosis between fiscal years 2004 and 2013. Multiple linear regression models were used to calculate the trend in prevalence and extrapolate these to 2030. Canadian Institutes for Health Information patient cost estimates were used to identify costs of hospital admissions for heart failure. Generalized linear models were used to estimate average annual costs per heart failure patient. We conducted a sensitivity analysis including all admissions for heart failure in any diagnostic field. RESULTS: In 2013, 45 600 (95% confidence interval [CI]: 43 800-47 200) patients were admitted with heart failure as the primary diagnosis, accounting for $482 (95% CI $464-$500) million. By 2030, we estimate 54 000 (95% CI 49 000-60 000) patients and costs of $722 (95% CI $650-$801) million, with older adults (age ≥ 80 yr) accounting for 52% of costs. Including admissions for which heart failure was a secondary diagnosis increases the total cost to $2.8 (95% CI $2.6-$3.0) billion in 2030. INTERPRETATION: As in other developed countries, hospital costs related to heart failure in Canada are on the rise. Older adults are the main consumers of such hospital services. Strategies to improve outpatient care to reduce rates of admission for heart failure are needed.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,004 | 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 ».