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Enregistrement W2898721088 · doi:10.1111/jir.12554

High health care costs among adults with intellectual and developmental disabilities: a population‐based study

2018· article· en· W2898721088 sur OpenAlexaffabout
Yona Lunsky, Claire de Oliveira, Andrew S. Wilton, Walter P. Wodchis

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésDecileHealth careMedicinePopulationGerontologyDemographyLife expectancyActivity-based costingCohortEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: While it is generally accepted that adults with intellectual and developmental disabilities (IDDs) use health services to a greater extent than the general population, there is remarkably little research that focuses on the costs associated with their health care. Using population-based data from adults with IDD in Ontario, this study aimed to estimate overall health care costs, classify individuals into high and non-high cost categories and describe differences in the demographics, clinical profiles and health care use patterns between these groups. DESIGN: A retrospective cohort study based in Ontario, Canada, was conducted with the use of linked administrative health data. METHODS: A costing algorithm developed for the general population in Ontario was applied to estimate health care costs of adults with IDD under age 65 for 2009 and 2010. Individuals were categorised into two groups according to whether their total annual health care costs were among the highest decile in the general population. These groups were compared on demographic and clinical variables, and relative mean costs for six types of health care services in the two groups were computed. In addition, we computed the proportion of individuals who remained in the high cost group over 2 years. RESULTS: Among adults with IDD, 36% had annual health care expenditures greater than $2610 CAD (top decile of all Ontario adults under 65). These individuals were more likely to be female, to be in the oldest age groups, to live in group homes and to be receiving disability income support than individuals whose expenditures were below the high cost threshold. In addition, they had higher rates of all the physical and mental health conditions studied. Greatest health care expenses were due to hospitalisations, especially psychiatric hospitalisations, continuing care/rehabilitation costs and medication costs. The majority of individuals whose health care costs placed them in the high cost category in 2009 remained in that category a year later. DISCUSSION: Adults with IDD are nearly 4 times as likely to incur high annual health care costs than those without IDD. Individuals with IDD and high health care costs have unique health and demographic profiles compared with adults with IDD whose annual health care costs are below the high cost threshold. Attending to their health care needs earlier in their health care trajectory may be an opportunity to improve health and reduce overall health care costs. It is important that we explore how to best meet their needs. Models proposed to meet the needs of adults with high health care costs in the general population may not apply to this unique group.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations54
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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