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Enregistrement W3046691819 · doi:10.1002/alz.12094

Health‐care use and cost for multimorbid persons with dementia in the National Health and Aging Trends Study

2020· article· en· W3046691819 sur OpenAlexaff
Janet L. MacNeil Vroomen, Mary Thompson, Linda Leo‐Summers, Richard A. Marottoli, Heather Allore

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésMedicineDementiaKidney diseaseDepression (economics)Atrial fibrillationSpecialtyDiseaseMedical costsAmbulatoryStroke (engine)Health careIndirect costsAmbulatory careIntensive care medicineGerontologyEmergency medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most persons with dementia have multiple chronic conditions; however, it is unclear whether co-existing chronic conditions contribute to health-care use and cost. METHODS: Persons with dementia and ≥2 chronic conditions using the National Health and Aging Trends Study and Medicare claims data, 2011 to 2014. RESULTS: Chronic kidney disease and ischemic heart disease were significantly associated with increased adjusted risk ratios of annual hospitalizations, hospitalization costs, and direct medical costs. Depression, hypertension, and stroke or transient ischemic attack were associated with direct medical and societal costs, while atrial fibrillation was associated with increased hospital and direct medical costs. No chronic condition was associated with informal care costs. CONCLUSIONS: Among older adults with dementia, proactive and ambulatory care that includes informal caregivers along with primary and specialty providers, may offer promise to decrease use and costs for chronic kidney disease, ischemic heart disease, atrial fibrillation, depression, and hypertension.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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