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Enregistrement W2527864898 · doi:10.1183/13993003.01141-2016

Excess medical costs in patients with asthma and the role of comorbidity

2016· article· en· W2527864898 sur OpenAlexafffundabout
Wenjia Chen, Larry D. Lynd, J. Mark FitzGerald, Carlo A. Marra, Robert Balshaw, Teresa To, Hamid Tavakoli, Mohsen Sadatsafavi

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease ControlProvidence Health CareCentre for Advancing Health Outcomes
Organismes subventionnairesCanadian Lung AssociationReseau canadien de recherche respiratoireCanadian Thoracic SocietyInstitute of Circulatory and Respiratory HealthMichael Smith Health Research BCGlaxoSmithKlineBritish Columbia Lung AssociationCanadian Institutes of Health ResearchAstraZeneca CanadaAstraZeneca
Mots-clésComorbidityAsthmaMedicineNational Comorbidity SurveyCohortDisease burdenCohort studyDiseasePediatricsPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asthmatic patients frequently have comorbidities, but the role of comorbidities in the economic burden of asthma is unclear. We examined the excess direct medical costs, including asthma- and comorbidity-related costs, in patients with asthma.We created a propensity score-matched cohort of patients newly diagnosed with asthma and non-asthmatic comparison subjects, both aged 5-55 years, from health administrative data (1997-2012) in British Columbia, Canada. Health services use records were categorised into 16 major disease categories based on International Classification of Diseases codes. Excess costs (in 2013 Canadian dollars ($)) were estimated as the adjusted difference in direct medical costs between the two groups.Average overall excess costs were estimated at $1058/person-year (95% CI 1006-1110), of which $134 (95% CI 132-136) was attributable to asthma and $689 (95% CI 649-730) to major comorbidity classes. Psychiatric disorders were the largest component of excess comorbidity costs, followed by digestive disorders, diseases of the nervous system, and respiratory diseases other than asthma. Comorbidity-attributable excess costs greatly increased with age but did not increase over the time course of asthma.These findings suggest that both asthma and comorbidity-related outcomes should be considered in formulating evidence-based policies and guidelines for asthma management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations49
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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