The Direct Economic Burden of Gout in an Elderly Canadian Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the direct healthcare cost and resource use from the public payer perspective between patients with incident gout and matched gout-free patients in Ontario. METHODS: Patients with incident gout aged ≥ 66 with uninterrupted Ontario Health Insurance Plan (OHIP) coverage in the 1-year baseline period were included in the study. Patients with gout were indexed at first gout diagnosis or prescription over the study period April 1, 2008, to March 31, 2014. Gout-free patients with no gout diagnosis within history were matched (up to 5:1) to each patient with gout. Linked medical records were analyzed until end of study, death, or OHIP ineligibility. Bang and Tsiatis adjusted healthcare costs and resource use were compared using bootstrap p-values and 95% CI. RESULTS: A total of 29,894 patients with gout and 148,231 gout-free patients were included in the study. Patients were 56% male, had a median Adjusted Clinical Group healthcare resource use band of moderate morbidity, and had a median age of 75-79 years. Baseline comorbidities were similar between groups except for renal disease. Analyzing 5-year total healthcare costs, patients with gout ($44,297) incurred a significantly higher average healthcare cost compared to gout-free patients ($33,965), for an incremental cost of $10,332 (95% CI $9617-$11,039; p < 0.01). Similar trends were observed in all individual healthcare component cost and use metrics. CONCLUSION: Following onset of gout, patients in Ontario incur significantly greater healthcare costs and resource use compared to matched gout-free patients. Alternative gout management strategies should be investigated to reduce the incremental burden of gout borne by the Ontario healthcare system.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».