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Enregistrement W2889892186 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.676

Utilizing population-based clinical and administrative data to estimate the incremental healthcare costs of dementia and frailty among community-residing care recipients.

2018· article· en· W2889892186 sur OpenAlexaffabout
Luke Mondor, Colleen J. Maxwell, Susan E. Bronskill, Michael A. Campitelli, David B. Hogan, Walter P. Wodchis

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of TorontoUniversity of WaterlooInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMedicineCohortGerontologyHealth carePopulationCohort studyEnvironmental healthDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionCurrent cost estimates for dementia in Canada are lacking and no studies have yet to examine the incremental healthcare costs associated with both dementia and frailty, despite evidence of increasing prevalence of both conditions and their bidirectional association. These data are essential for informed clinical and public policy programs.
 Objectives and ApproachUsing linked clinical and health administrative databases in Ontario, we conducted a cohort study of all long-stay home care clients aged 50+ years with a clinical assessment between April 2014 and March 2015 (n=160,209). We defined dementia using a validated algorithm, and frailty categories (robust, pre-frail, frail) using a modified frailty index from clinical assessment data. Clients were followed prospectively for 1-year, for which we obtained total- and sector-specific healthcare costs for all encounters. We calculated cost differences (in $2015CAD) between dementia-frailty groups using a survival- and covariate-adjusted cost estimator described by Manning and Basu (2010) that included dementia-frailty interactions.
 ResultsIn this population-based cohort of long-stay home care recipients, the prevalence of dementia was 26.8% and 33.3% of these clients were frail (vs. 26.9% among clients without dementia). Approximately 15% of the cohort died over the 1-year follow-up. The average 1-year estimated total health system cost was $26,965. On average, home care clients with dementia categorized as frail incurred $14,291 (SE=$139) more in charges than similar robust clients ($35,381 vs. $21,091, respectively). In contrast, frail persons without dementia incurred $12,796 (SE=$95) more in charges that similar robust clients ($33,659 vs. $20,864, respectively). Among frail persons, those with dementia incurred $1,722 (SE=$149) more in expenditures, on average. Wide variation in sector-specific costs were also observed by dementia and frailty strata.
 Conclusion/ImplicationsDementia and frailty pose significant challenges to healthcare systems. Our findings illustrate large incremental costs associated with frailty, regardless of dementia status. Further research using the linked clinical assessment and administrative data is needed to inform variations in, and to delineate key drivers of, formal healthcare and informal care costs associated with dementia and frailty.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,722
Tête enseignante GPT0,618
Écart entre enseignants0,104 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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