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Enregistrement W2538424099 · doi:10.1182/blood.v106.11.2238.2238

Impact of Anemia on the Medical Cost of Injurious Falls in the Elderly.

2005· article· en· W2538424099 sur OpenAlexaff
Patrick Lefèbvre, Samir H. Mody, Mei Sheng Duh, Richard C. Woodman, Sharon Buteau, Catherine Tak Piech

Notice bibliographique

RevueBlood · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnemiaHip fracturePediatricsRetrospective cohort studyPhysical therapyOsteoporosisEmergency medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Anemia is common in the elderly (≥65) and increases with age, reaching 26% in community dwelling (CD) men 85 yrs and older. Falls, especially those leading to serious injuries such as a fracture or head injury, affect about 10% of the CD elderly. The prevalence of anemia and the occurrence of falls is even higher in nursing home residents. Falls in the elderly are a significant cause of functional disability and significantly increase health care burden. This analysis was performed to determine if the presence of anemia significantly increases medical costs related to injurious falls (IF) in the CD elderly. Methods: A retrospective economic analysis of medical claims from over 30 health plans from 01/1999 through 04/2004 was conducted. Patients ≥65 years with ≥1 hemoglobin (Hb) reading were selected. An open-cohort design was employed to classify patients’ observation period into anemic and non-anemic periods. Anemia was defined as Hb<12 g/dL for women and Hb<13 g/dL for men based on the WHO criteria. IF were defined as a fall claim followed by an injurious event claim (fractures of the hip, pelvis, femur, vertebrae, ribs, humerus, and lower limbs, Colle’s fracture, head injuries, or hematomas) within 30 days after the fall. Anemia status was determined at the date of the IF and average monthly direct medical costs (outpatient, inpatient, and pharmacy costs in US dollars) were calculated for six months before and after the IF. A difference-in-difference approach was used to calculate the incremental costs and cost ratios of IF associated with anemia status. Results: 620 subjects with at least one IF were identified. Mean age for these patients was 76.3 ± 2.9 years; 70.2% were women. At the date of IF, 3%, 21%, 25%, and 51% of patients had Hb level of <10, 10–<12, 12–<13, and ≥ 13 g/dL, respectively. Table 1 shows the total medical costs in the pre-injurious and post-injurious fall periods by anemia status. Results indicate the difference in medical costs between patients with and without anemia increased significantly in the post-injurious fall period, compared to the pre-injurious fall period (incremental cost for anemia: $1,855; costs ratio: 3.7, p=0.030), with 90% due to increased costs for inpatient services ($1,675/patient/month) The economic impact of anemia in the subset of injurious falls of the hip was more pronounced (incremental cost: $2,811; costs ratio: 12.0, p=0.049). Conclusion: Anemia in the elderly is an important cost multiplier in the post-injurious fall period. Anemia contributes to an average increase of $1,855 and $2,811 per patient per month for all injurious falls and hip-specific injurious falls, respectively. It remains to be determined if anemia correction in the elderly will impact the medical costs associated with injurious falls. Table 1. Monthly Direct Healthcare Utilization Costs Pre-Injurious Fall Period Post-Injurious Fall period Inc. Cost {([C]−[D]) −([A]−[B])} Cost Ratio {([C]−[D]) /([A]−[B])} Anemia ([A]) Non-Anemia ([B]) Anemia ([C]) Non-Anemia [D] All IF $2,151 $1,467 $8,640 $6,101 $1,855 3.7 (p=0.030) Hip IF $1,753 $1,499 $12,446 $9,380 $2,811 12.0 (p=0.049)

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
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