Excess medical costs in patients with asthma and the role of comorbidity
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».