Universal Drug Coverage and Socioeconomic Disparities in Health Care Costs Among Persons With Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine whether neighborhood socioeconomic status (SES) is a predictor of non-drug-related health care costs among Canadian adults with diabetes and, if so, whether SES disparities in costs are reduced after age 65 years, when universal drug coverage commences as an insurable benefit. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Administrative health databases were used to examine publicly funded health care expenditures among 698,113 younger (20-64 years) and older (≥65 years) adults with diabetes in Ontario from April 2004 to March 2014. Generalized linear models were constructed to examine relative and absolute differences in health care costs (total and non-drug-related costs) across neighborhood SES quintiles, by age, with adjustment for differences in age, sex, diabetes duration, and comorbidity. RESULTS: Unadjusted costs per person-year in the lowest SES quintile (Q1) versus the highest (Q5) were 39% higher among younger adults ($5,954 vs. $4,270 [Canadian dollars]) but only 9% higher among older adults ($10,917 vs. $9,993). Adjusted non-drug costs (primarily for hospitalizations and physician visits) were $1,569 per person-year higher among younger adults in Q1 vs. Q5 (modeled relative cost difference: 35.7% higher) and $139.3 million per year among all individuals in Q1. Scenarios in which these excess costs per person-year were decreased by ≥10% or matched the relative difference among seniors suggested a potential for savings in the range of $26.0-$128.2 million per year among all lower-SES adults under age 65 years (Q1-Q4). CONCLUSIONS: SES is a predictor of diabetes-related health care costs in our setting, more so among adults under age 65 years, a group that lacks universal drug coverage under Ontario's health care system. Non-drug-related health care costs were more than one-third higher in younger, lower-SES adults, translating to >$1 billion more in health care expenditures over 10 years.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».