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Enregistrement W2569779210 · doi:10.1371/journal.pone.0169344

The Annual Burden of Seasonal Influenza in the US Veterans Affairs Population

2017· article· en· W2569779210 sur OpenAlexaff
Yinong Young‐Xu, Robertus van Aalst, Ellyn Russo, Jason K. H. Lee, Ayman Chit

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSanofi PasteurCenters for Disease Control and PreventionSanofi
Mots-clésVeterans AffairsMedicineEmergency departmentPopulationLife expectancySeasonal influenzaPublic healthDemographyIndirect costsEmergency medicineHealth careEnvironmental healthGerontologyMedical emergencyDiseaseInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seasonal influenza epidemics have a substantial public health and economic burden in the United States (US). On average, over 200,000 people are hospitalized and an estimated 23,000 people die from respiratory and circulatory complications associated with seasonal influenza virus infections each year. Annual direct medical costs and indirect productivity costs across the US have been found to average respectively at $10.4 billion and $16.3 billion. The objective of this study was to estimate the economic impact of severe influenza-induced illness on the US Veterans Affairs population. The five-year study period included 2010 through 2014. Influenza-attributed outcomes were estimated with a statistical regression model using observed emergency department (ED) visits, hospitalizations, and deaths from the Veterans Health Administration of the Department of Veterans Affairs (VA) electronic medical records and respiratory viral surveillance data from the Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Data from VA's Managerial Cost Accounting system were used to estimate the costs of the emergency department and hospital visits. Data from the Bureau of Labor Statistics were used to estimate the costs of lost productivity; data on age at death, life expectancy and economic valuations for a statistical life year were used to estimate the costs of a premature death. An estimated 10,674 (95% CI 8,661-12,687) VA ED visits, 2,538 (95% CI 2,112-2,964) VA hospitalizations, 5,522 (95% CI 4,834-6,210) all-cause deaths, and 3,793 (95% CI 3,375-4,211) underlying respiratory or circulatory deaths (inside and outside VA) among adult Veterans were attributable to influenza each year from 2010 through 2014. The annual value of lost productivity amounted to $27 (95% CI $24-31) million and the annual costs for ED visits were $6.2 (95% CI $5.1-7.4) million. Ninety-six percent of VA hospitalizations resulted in either death or a discharge to home, with annual costs totaling $36 (95% CI $30-43) million. The remaining 4% of hospitalizations were followed by extended care at rehabilitation and skilled nursing facilities with annual costs totaling $5.5 (95% CI $4.4-6.8) million. The annual monetary value of quality-adjusted life years (QALYs) lost amounted to $1.1 (95% CI $1.0-1.2) billion. In total, the estimated annual economic burden was $1.2 (95% CI $1.0-1.3) billion, indicating the substantial burden of seasonal influenza epidemics on the US Veterans Affairs population. Premature death was found to be the largest driver of these costs, followed by hospitalization.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, 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

Citations48
Publié2017
Routes d'admission1
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