Long-Term Healthcare Utilization, Medical Cost, and Societal Cost in AdultCongenital Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Cost-of-illness studies in Adult Congenital Heart Disease (ACHD) have mainly been limited to hospitalizations. This is the first paper to provide a comprehensive overview from a societal perspective including inpatient and outpatient medical costs, and absenteeism- and unemployment-related societal costs. Methods: A retrospective longitudinal (2006–2015) database analysis was performed in Belgium combining administrative and clinical databases (n = 10,572). Trends in resource use and costs per patient year were standardized to assess the impact of changes in the patient population composition. Generalized Linear Mixed Models assessed the impact of age, sex, lesion complexity, and time. Costs were converted to 2018 values. Results: Medical costs per patient year increased from €3490 to €4536 with a milder increase in patients with severe lesions. Although unemployment-related costs decreased, total societal costs increased due to more long-term (≥1 yr) invalidity. An increase in long-term invalidity was particularly found in patients ≥30 yrs and in patients with mild or moderate lesions. Resource use (e.g., dental care, nursing care, physiotherapy, emergency department) increased substantially in all patient groups over time. The annual percentage of patients with severe lesions receiving any cardiac and specialized cardiac follow-up increased with respectively 11 and 13 percent points to 81% and 52%, with a simultaneous decrease in hospitalization rate. Conclusion: Medical cost increases in ACHD are most pronounced in patients with mild and moderate lesions, relatable to their higher age. Economic data are necessary to allocate resources efficiently to ensure sustainable, qualitative care in an ageing patient population with strong increases in medical and long-term invalidityrelated costs.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».