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Enregistrement W2999602252 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjz203.899

P771 Increasing prevalence and direct health care cost of inflammatory bowel disease: A population-based evidence from a western Canadian province

2020· article· en· W2999602252 sur OpenAlexaffabout
Jessica Amankwah Osei, Juan Nicolás Peña-Sánchez, Sharyle Fowler, Nazeem Muhajarine, Gilaad G. Kaplan, Lisa M. Lix

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of CalgaryUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseHealth careIndirect costsPopulationEpidemiologyEnvironmental healthComorbidityDemographyActivity-based costingCohortDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background More than 0.3% of the populations in Europe, North America, and Oceania live with inflammatory bowel disease (IBD). Canada has increasing prevalence trends of IBD with 1% of Canadians estimated to have IBD by 2030. Evidence about IBD prevalence and health care costs over time can contribute to health resources allocation and health care planning. Our study aimed to 1) estimate the prevalence and direct health care costs of IBD in the province of Saskatchewan (SK), Canada, and 2) test if trends in the prevalence and direct health care costs of IBD increased over two decades. Methods We conducted a retrospective population-based cohort study using administrative health data of SK between 1999/00 and 2016/17 fiscal years. A validated case definition was used to identify prevalent IBD cases. The costing method adopted by the Canadian Institute for Health Information was used to estimate direct health care costs in 2013/14 Canadian dollars among IBD cases. Generalised linear models (GLMs) with generalised estimating equations were used to test the trends. Negative binomial and gamma distributions were used to, respectively, model prevalence and health care cost trends. Sex and age group were covariates in all models; the Charlson comorbidity index was also included in the cost model. Annual prevalence rates and direct health care cost estimates with their 95% confidence intervals (95%CI) were reported. Results In 2016, there were 6468 (Crohn’s disease: 3663 [56.63%], ulcerative colitis: 2805 [43.37%]) IBD cases ascertained in SK. The number of prevalent cases increased over the analysis period by 56%. The total direct health care costs increased from $7.8 million in 1999 to $50.8 million in 2016. The average annual IBD prevalence increased from 341/100,000 (95%CI 340–341) in 1999 to 664/100,000 (95%CI 663–665) in 2016, a 3.3% (95%CI 2.4–4.3) average annual increase. The total average annual direct health care costs of IBD increased from $1.8 (95%CI $1.6–2.0) thousand per patient in 1999 to $7.1 (95%CI $6.7–7.5) thousand per patient in 2016, an average annual increase of 9.2% (95% CI 8.5–9.8), Figure 1. Conclusion In the Canadian province of SK, prevalence and direct health care costs, respectively, tripled and quadrupled over two decades. Our results provide relevant information and analysis on the burden of IBD in SK. These findings are in agreement with previous studies from other provinces. The evidence of constant increasing prevalence and health care cost trends of IBD needs to be recognised by health care decision-makers to promote cost-effective health care policies at provincial and national levels and respond to the needs of patients living with IBD.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,014
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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