Analysis of Cost of Illness, Treatment, Complications, and Interventions of Hypercolesterolemia in Mexico in 2016
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJETIVOS: Describir los costos y el impacto económico de la atención de pacientes diagnosticados con hipercolesterolemia en México en el año 2016. METODOLOGíA: Se desarrolla una evaluación económica del tipo análisis de costo de la enfermedad donde se cuantifican los recursos médicos utilizados para el tratamiento de la hipercolesterolemia así como para sus complicaciones. Los costos de los recursos médicos utilizados son obtenidos de los costos unitarios por nivel de atención del Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS) así como de las licitaciones publicadas en el portal de compras del IMSS. El uso de recursos se obtiene mediante un panel de expertos y para el porcentaje de presencia de las complicaciones se efectúa una revisión de literatura. Los costos médicos directos son estimados multiplicando la frecuencia de uso por el costo unitario, agrupándolos y obteniendo así los costos individuales de cada recurso médico. RESULTADOS: Los casos de hipercolesterolemia en prevención secundaria con enfermedad coronaria y enfermedad cardiovascular representan un mayor costo promedio anual ($111,835.19, D.E. $84,276.37), seguido de la hipercolesterolemia en prevención secundaria con enfermedad coronaria sin enfermedad cardiovascular ($56,352.13, D.E. $29,004.04), los cuales no incluyen los costos generados por las complicaciones. El resto de los grupos de hipercolesterolemia representan una carga económica menor. CONCLUSIONES: La carga económica de la hipercolesterolemia representa en promedio por caso al año $258,761.37, esto traducido a los aproximadamente 445,075 de casos diagnosticados y tratados al año representaría un impacto económico en el sistema de salud de más de ciento quince mil millones ($115,168,331,355.11).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle