High rates of health care utilization in pediatric multiple sclerosis: A Canadian population-based study
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to compare health care utilization of children with pediatric-onset multiple sclerosis to that of age, sex and geographically-matched children without multiple sclerosis. Using population-based administrative data from Ontario, Canada for the period 2003-2014, we applied a validated case definition to identify persons aged ≤18 years with multiple sclerosis. We identified up to 5 children without multiple sclerosis matched on sex, age, and region of residence. In each cohort, we determined annual rates of any hospitalization and physician services use. Using general linear models we compared utilization rates adjusting for age, sex, region, socioeconomic status and year. Subsequently, we limited the analysis to incident cases of multiple sclerosis and their matches, and compared rates of utilization in the year of multiple sclerosis diagnosis, and the three years thereafter. We identified 659 youth with multiple sclerosis (428 incident cases), and 3,294 matched controls. Two-thirds of both cohorts were female. After adjustment for sociodemographic factors and year, the multiple sclerosis cohort was more likely to be hospitalized than the matched cohort (odds ratio 15.2; 95%CI: 12.0, 19.1), and had higher rates of ambulatory physician visits (rate ratio 4.58; 95%CI: 4.26, 4.92). The odds of hospitalization (odds ratio 40.1; 95%CI: 27.1, 59.5) and physician visits (rate ratio 5.14; 95%CI: 4.63, 5.71) were markedly elevated in the year of MS diagnosis, declining thereafter but remaining elevated versus the matched cohort. Children with multiple sclerosis have substantially elevated rates of health care utilization as compared to matched children without multiple sclerosis, over calendar time and throughout the early disease course.
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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 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».