Alcohol, tobacco and health care costs: a population-wide cohort study (n = 606 947 patients) of current drinkers based on medical and administrative health records from Catalonia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most cost of illness studies are based on models where information on exposure is combined with risk information from meta-analyses, and the resulting attributable fractions are applied to the number of cases. Methods: This study presents data on alcohol and tobacco use for 2011 and 2012 obtained from a routine medical practice in Catalonia of 606 947 patients, 18 years of age and older, as compared with health care costs for 2013 (all costs from the public health care system: primary health care visits, hospital admissions, laboratory and medical tests, outpatient visits to specialists, emergency department visits and pharmacy expenses). Quasi-Poisson regressions were used to assess the association between alcohol consumption and smoking status and health care costs (adjusted for age and socio-economic status). Results: Resulting health care costs per person per year amounted to 1290 Euros in 2013, and were 20.1% higher for men than for women. Sex, alcohol consumption, tobacco use and socio-economic status were all associated with health care costs. In particular, alcohol consumption had a positive dose-response association with health care costs. Similarly, both smokers and former smokers had higher health care costs than did people who never smoked. Conclusions: Alcohol and tobacco use had modest and large impacts respectively on health care costs, confirming the results of previous ecological modelling analyses. Reductions of alcohol consumption and smoking through public policies and via early identification and brief interventions would likely be associated with reductions in health care costs.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».