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Enregistrement W2606938857 · doi:10.1177/2054358117703986

The Financial Impact of Advanced Kidney Disease on Canada Pension Plan and Private Disability Insurance Costs

2017· article· en· W2606938857 sur OpenAlexaffabout
Braden Manns, Susan McKenzie, Flora Au, Pamela M. Gignac, Lawrence Ian Geller

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensKidney Foundation of CanadaLibin Cardiovascular Institute of AlbertaFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKidney diseaseMedicineDisability benefitsPaymentDialysisActuarial scienceIndirect costsKidney transplantationFinanceIntensive care medicineTransplantationBusinessInternal medicineSocial securityEconomicsAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many working-age individuals with advanced chronic kidney disease (CKD) are unable to work, or are only able to work at a reduced capacity and/or with a reduction in time at work, and receive disability payments, either from the Canadian government or from private insurers, but the magnitude of those payments is unknown. OBJECTIVE: The objective of this study was to estimate Canada Pension Plan Disability Benefit and private disability insurance benefits paid to Canadians with advanced kidney failure, and how feasible improvements in prevention, identification, and early treatment of CKD and increased use of kidney transplantation might mitigate those costs. DESIGN: This study used an analytical model combining Canadian data from various sources. SETTING AND PATIENTS: and those on dialysis. MEASUREMENTS: We combined disability estimates from a provincial kidney care program with the prevalence of advanced CKD and estimated disability payments from the Canada Pension Plan and private insurance plans to estimate overall disability benefit payments for Canadians with advanced CKD. RESULTS: We estimate that Canadians with advanced kidney failure are receiving disability benefit payments of at least Can$217 million annually. These estimates are sensitive to the proportion of individuals with advanced kidney disease who are unable to work, and plausible variation in this estimate could mean patients with advanced kidney disease are receiving up to Can$260 million per year. Feasible strategies to reduce the proportion of individuals with advanced kidney disease, either through prevention, delay or reduction in severity, or increasing the rate of transplantation, could result in reductions in the cost of Canada Pension Plan and private disability insurance payments by Can$13.8 million per year within 5 years. LIMITATIONS: This study does not estimate how CKD prevention or increasing the rate of kidney transplantation might influence health care cost savings more broadly, and does not include the cost to provincial governments for programs that provide income for individuals without private insurance and who do not qualify for Canada Pension Plan disability payments. CONCLUSIONS: Private disability insurance providers and federal government programs incur high costs related to individuals with advanced kidney failure, highlighting the significance of kidney disease not only to patients, and their families, but also to these other important stakeholders. Improvements in care of individuals with kidney disease could reduce these costs.

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)0,008
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations39
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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