Effect of socio-demographic factors on the association between multimorbidity and healthcare costs: a population-based, retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate the attributable costs of multimorbidity and assess whether the association between the level of multimorbidity and health system costs varies by socio-demographic factors in young (<65 years) and older (≥65 years) adults living in Ontario, Canada. DESIGN: A population-based, retrospective cohort study SETTING: The province of Ontario, Canada PARTICIPANTS: 6 639 089 Ontarians who were diagnosed with at least one of 16 selected medical conditions on 1 April 2009. MAIN OUTCOME MEASURES: From the perspective of the publicly funded healthcare system, total annual healthcare costs were derived from linked provincial health administrative databases using a person-level costing method. We used generalised linear models to examine the association between the level of multimorbidity and healthcare costs and the extent to which socio-demographic variables modified this association. RESULTS: Attributable total costs of multimorbidity ranged from C$377 to C$2073 for young individuals and C$1026 to C$3831 for older adults. The association between the degree of multimorbidity and healthcare costs was significantly modified by age (p<0.001), sex (p<0.001) and neighbourhood income (p<0.001) in both age groups, and the positive association between healthcare costs and levels of multimorbidity was statistically stronger for older than younger adults. For individuals aged 65 years or younger, the increase in healthcare costs was more gradual in women than in their male counterparts, however, for those aged 65 years or older, the increase in healthcare costs was significantly greater among women than men. Lastly, we also observed that the positive association between the level of multimorbidity and healthcare costs was significantly greater at higher levels of marginalisation. CONCLUSION: Socio-demographic factors are important effect modifiers of the relationship between multimorbidity and healthcare costs and should therefore be considered in any discussion of the implementation of healthcare policies and the organisation of healthcare services aimed at controlling healthcare costs associated with multimorbidity.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».