Economic and humanistic burden associated with noncommunicable diseases among adults with depression and anxiety in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Aims: This study estimated the economic and humanistic burden associated with chronic non-communicable diseases (NCCDs) among adults with comorbid major depressive and/or any anxiety disorders (MDD and/or AAD).Materials and methods: A retrospective analysis was conducted using the Medical Expenditure Panel Survey data (2010–2015). The analytic cohort included adults (≥18 years) with MDD only (C1), AAD only (C2), or both (C3). The presence of either of 6 NCCDs (cardiovascular diseases [CVD], pulmonary disorders [PD], pain, high cholesterol, diabetes, and obesity) were assessed. Study outcomes included healthcare costs, activity limitations, and quality of life. Multivariate regressions were conducted in each of the 3 cohorts to evaluate the association between the presence of NCCDs and outcomes.Results: The analytic sample included 9,160,465 patients: C1 (4,391,738), C2 (3,648,436), C3 (1,120,292). Pain (59%) was the most common condition, followed by CVD (55%), high cholesterol (50%), obesity (42%), PD (17%), and diabetes (14%). Mean annual healthcare costs were the greatest for C3 ($14,317), followed by C1 ($10,490) and C2 ($7,906). For C1, CVD was associated with the highest increment in annual costs ($3,966) followed by pain ($3,617). For C2, diabetes was associated with the highest incremental annual costs ($4,281) followed by PD ($2,997). For C3, cost trends were similar to those seen in C2. NCCDs resulted in a significant decrease in physical quality of life across all cohorts. Pain was associated with a significantly higher likelihood of self-reported physical, social, cognitive, and activity limitations compared to those without pain.Conclusions: 60% of patients with MDD and/or AAD had at least one additional NCCD, which significantly increased the economic and humanistic burden. These findings are important for payers and clinicians in making treatment decisions. These results underscore the need for development of multi-pronged interventions which aim to improve quality of life and reduce activity limitations among patients with mental health disorders and NCCDs.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».