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Enregistrement W2789439243 · doi:10.2147/ceor.s154323

Clinical and economic burden of idiopathic pulmonary fibrosis in Quebec, Canada

2018· article· en· W2789439243 sur OpenAlexaffabout
Jean‐Éric Tarride, Robert Hopkins, Natasha Burke, Jason R. Guertin, Daria O’Reilly, Charlene D. Fell, Geneviève Dion, Martin Kolb

Notice bibliographique

RevueClinicoEconomics and Outcomes Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensUniversité LavalMcMaster UniversityHôpital du Saint-SacrementPrograms for Assessment of Technology in Health Research InstituteSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity of CalgaryImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIdiopathic pulmonary fibrosisPulmonary fibrosisIntensive care medicineFibrosisPathologyInternal medicineLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF), although rare, is a severe and costly disease. OBJECTIVE: To estimate the clinical and economic burden of IPF over multiple years before and after diagnosis using comprehensive administrative databases for the province of Quebec, Canada. METHODS: Several administrative databases from Quebec, providing information on hospital care, community care, and pharmaceuticals, were linked over a 5-year period ending March 31, 2011, which was before approval of antifibrotic drugs in Canada. Prevalent and incident IPF cases were defined using International Classification Disease-10-CA codes and International Classification Disease-9-CM codes. We used a broad definition that excluded cases with subsequent diagnosis of other interstitial lung diseases and a narrow definition that required further diagnostic testing to confirm IPF diagnosis. Incident cases had an IPF code in a particular year without any IPF code in the 2 previous years. Health care resource utilization before and after the index diagnosis date was determined and costs calculated. Costs were expressed in 2016 Canadian dollars. RESULTS: Over 5-years, 10,579 (mean age: 76.4; 58% male) satisfied the broad definition of IPF and 8,683 (mean age: 74.5; 57% male) satisfied the narrow definition (82% of broad). Incidences of IPF overall were 25.8 and 21.7/100,000 population for broad and narrow definitions, respectively. Three-year survival was 40% and 37% in broad and narrow cohorts, respectively. For both cohorts, health care resource utilization and costs increased several years before diagnosis ($2,721 and $7,049/patient 5 years and 2 years prior to diagnosis using a broad definition, respectively) and remained elevated for multiple years post diagnosis ($12,978 and $8,267 at 2 and 3 years postdiagnosis). CONCLUSION: Health care resource utilization and costs of IPF increase many years prior to diagnosis. Incorporating multiyear annual costs before and after diagnosis results in a higher estimate of the economic burden of IPF than previous studies using a 1-year time frame.

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)0,003
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 enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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