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Enregistrement W3091784113 · doi:10.1177/1352458520963880

Effect of mood and anxiety disorders on health care utilization in multiple sclerosis

2020· article· en· W3091784113 sur OpenAlexafffundabout
Ruth Ann Marrie, Randy Walld, James M. Bolton, Jitender Sareen, Scott B. Patten, Alexander Singer, Lisa M. Lix, Carol Hitchon, Renée El‐Gabalawy, Alan Katz, John D. Fisk, James Marriott, Çharles N. Bernstein

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of CalgaryUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesInstitute of Musculoskeletal Health and ArthritisCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineAnxietyMultiple sclerosisCohortMood disordersMoodPsychiatryCohort studyDrugHealth careFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about the effects of changes in the presence or absence of psychiatric disorders on health care utilization in multiple sclerosis (MS). OBJECTIVE: To evaluate the association between "active" mood and anxiety disorders (MAD) and health care utilization in MS. METHODS: Using administrative data from Manitoba, Canada, we identified 4748 persons with MS and 24,154 persons without MS matched on sex, birth year, and region. Using multivariable general linear models, we evaluated the within-person and between-person effects of any "active" MAD on annual physician visits, hospital days, and number of drug classes dispensed in the following year. RESULTS: Annually, the MS cohort had an additional two physician visits, two drug classes, and nearly two more hospital days versus the matched cohort. Individuals with any MAD had more physician visits, had hospital days, and used more drug classes than individuals without a MAD. Within individuals, having an "active" MAD was associated with more utilization for all outcomes than not having an "active" MAD, but the magnitude of this effect was much smaller for visits and drugs than the between-person effect. CONCLUSION: Within individuals with MS, changes in MAD activity are associated with changes in health services use.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,327
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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