Out‐of‐pocket medical costs and third‐party healthcare costs for children with Down syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Prior analyses have estimated the lifetime total societal costs of a person with Down syndrome (DS); however, no studies capture the expected medical costs that patients with DS can expect to incur during childhood. The study utilized the OptumHealth Reporting and Insights administrative claims database from 1999 to 2013. Children with a diagnosis of DS were identified, and their time was divided into clinically relevant age categories. Patients with DS in each age category were matched to controls without chromosomal conditions. Out-of-pocket medical costs and third-party expenditures were compared between the patient-age cohorts with DS and matched controls. Patients with DS had significantly higher mean annual out-of-pocket costs than their matched controls within each age and cost category. Total annual incremental out-of-pocket costs associated with DS were highest among individuals from birth to age 1 ($1,907, P < 0.001). The main drivers of the incremental out-of-pocket costs associated with DS were inpatient costs in the 1st year of life ($925, P < 0.001) and outpatient costs in later years (ranging $183-$623, all P < 0.001). Overall, patients with DS incurred incremental out-of-pocket medical costs of $18,248 between birth and age 18 years; third-party payers incurred incremental costs of $230,043 during the same period. Across all age categories, mean total out-of-pocket annual costs were greater for individuals with DS than those of matched controls. On average, parents of children with DS pay an additional $84 per month for out-of-pocket medical expenses when costs are amortized over 18 years. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».