Economic burden of multimorbidity in patients with severe asthma: a 20-year population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The economic impact of multimorbidity in severe or difficult-to-treat asthma has not been comprehensively investigated. AIMS: To estimate the incremental healthcare costs of coexisting chronic conditions (comorbidities) in patients with severe asthma, compared with non-severe asthma and no asthma. METHODS: Using health administrative data in British Columbia, Canada (1996-2016), we identified, based on the intensity of drug use and occurrence of exacerbations, individuals who experienced severe asthma in an incident year. We also constructed matched cohorts of individuals without an asthma diagnosis and those who had mild/dormant or moderate asthma (non-severe asthma) throughout their follow-up. Health service use records during follow-up were categorised into 16 major disease categories based on the International Classification of Diseases. Incremental costs (in 2016 Canadian Dollars, CAD$1=US$0.75=₤0.56=€0.68) were estimated as the adjusted difference in healthcare costs between individuals with severe asthma compared with those with non-severe asthma and non-asthma. RESULTS: Relative to no asthma, incremental costs of severe asthma were $2779 per person-year (95% CI 2514 to 3045), with 54% ($1508) being attributed to comorbidities. Relative to non-severe asthma, severe asthma was associated with incremental costs of $1922 per person-year (95% CI 1670 to 2174), with 52% ($1003) being attributed to comorbidities. In both cases, the most costly comorbidity was respiratory conditions other than asthma ($468 (17%) and $451 (23%), respectively). CONCLUSIONS: Comorbidities accounted for more than half of the incremental medical costs in patients with severe asthma. This highlights the importance of considering the burden of multimorbidity in evidence-informed decision making for patients with severe asthma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».