The Healthcare Cost Burden in Adults with High Risk for Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We calculated the short- and long-term care resource use and costs in adults with high-risk conditions for cardiovascular disease (HRCVD) as defined by the Canadian Cardiovascular Society dyslipidemia guidelines. METHODS: We linked Alberta health databases to identify patients aged ≥ 18 years with HRCVD between fiscal year (FY) 2012 and FY2016. The first HRCVD event was the index event. Patients were categorized into (1) primary prevention patients and (2) secondary prevention patients at the index event and were followed until death, they moved out of the province, or they were censored at March 2018. We calculated the resource use and costs for each of the 5 years after the index event. RESULTS: The study included 459,739 HRCVD patients (13,947 [3%] were secondary prevention patients). The secondary prevention patients were older (median age 61 years vs. 55 years; p < 0.001), and there were fewer females in this group (30.4% vs. 51.3%; p < 0.001). The total healthcare costs in the first year decreased over time (FY2012: 1.16 billion Canadian dollars (CA$); FY2016: CA$1.05 billion; p < 0.001). An HRCVD patient incurred CA$12,068, CA$5626, and CA$4655 during the first, second, and fifth year, respectively (p for trend < 0.001). During the first year, healthcare costs per secondary prevention patient (CA$36,641) were triple that for a primary prevention patient (CA$11,299; p < 0.001), primarily due to higher hospitalization costs in secondary prevention patients (CA$26,896 vs. CA$6051; p < 0.001). CONCLUSIONS: The healthcare costs for HRCVD patients were substantial but decreased over time. The costs were highest in the year following the index event and decreased thereafter. Secondary prevention patients incurred higher costs than the primary prevention patients.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».