The burden of osteoporosis in four Latin American countries: Brazil, Mexico, Colombia, and Argentina
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Osteoporosis is under-diagnosed and under-treated worldwide. Information on the burden of osteoporosis in Latin American countries is limited. This study aimed to estimate the economic burden of osteoporosis in adults aged 50–89 years in Brazil, Mexico, Colombia, and Argentina.Methods: Analyses were conducted using a burden of illness model. Where possible, country-specific model inputs were informed by a systematic review and expert opinion. Osteoporosis-related fracture costs were calculated for hospitalizations, testing, surgeries, prescription drugs, and patient productivity losses. Costs were expressed in 2018 USD for the annual burden, annual burden per 1,000 at risk, and projected 5-year burden. No discounting was applied.Results: Over 840,000 osteoporosis-related fractures were predicted to occur in 2018, amounting to a total annual cost of ∼1.17 billion USD. The total projected 5-year cost was ∼6.25 billion USD. Annual costs were highest in Mexico (411 million USD), followed by Argentina (360 million USD), Brazil (310 million USD), and Colombia (94 million USD). The average burden per 1,000 at risk was greatest in Argentina (32,583 USD), followed by Mexico (16,671 USD), Colombia (8,240 USD), and Brazil (6,130 USD).Conclusions: Over the next 5 years, ∼4,485,352 fractures are anticipated to occur in Brazil, Mexico, Colombia, and Argentina. To control and prevent these fractures, stakeholders must work together to close the care gap. Efforts to identify individuals at high fracture risk, initiate treatment, and improve long-term treatment persistence will be essential in minimizing the financial and patient burden of osteoporosis in Latin America.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».