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Enregistrement W2762491309 · doi:10.1161/jaha.117.006911

Economic Impact of Subsequent Depression in Patients With a New Diagnosis of Stable Angina: A Population‐Based Study

2017· article· en· W2762491309 sur OpenAlexafffundabout
Natalie Szpakowski, Feng Qiu, Shannon Masih, Paul Kurdyak, Harindra C. Wijeysundera

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineDepression (economics)Health careConfidence intervalAnginaPopulationUnstable anginaCohortAmbulatoryEmergency medicineInternal medicineCohort studyPhysical therapyMyocardial infarctionEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression is strongly linked to increased morbidity and mortality in patients with chronic stable angina; however, its associated healthcare costs have been less well studied. Our objective was to identify the characteristics of chronic stable patients found to have depression and to determine the impact of an occurrence of depression on healthcare costs within 1 year of a diagnosis of stable angina. METHODS AND RESULTS: In this population-based study conducted in Ontario, Canada, we identified patients diagnosed with stable angina based on angiogram between October 1, 2008, and September 30, 2013. Depression was ascertained by physician billing codes and hospital admission diagnostic codes contained within administrative databases. The primary outcome was cumulative mean 1-year healthcare costs following index angiogram. Generalized linear models were developed with a logarithmic link and γ distribution to determine predictors of cost. Our cohort included 22 917 patients with chronic stable angina. Patients with depression had significantly higher mean 1-year healthcare costs ($32 072±$41 963) than patients without depression ($23 021±$25 741). After adjustment for baseline comorbidities, depression was found to be a significant independent predictor of cost, with a cost ratio of 1.33 (95% confidence interval, 1.29-1.37). Higher costs in depressed patients were seen in all healthcare sectors, including acute and ambulatory care. CONCLUSIONS: Depression is an important driver of healthcare costs in patients following a diagnosis of chronic stable angina. Further research is needed to understand whether improvements in the approach to diagnosis and treatment of depression will translate to reduced expenditures in this population.

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)0,002
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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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