Incremental costs of fragility fractures: a population-based matched -cohort study from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Using a matched cohort design, the 1-year excess cost of incident fragility fractures at any site was $26,341 per patient, with 43% of total excess costs attributed to hospitalization. The high economic burden of fractures in Ontario underscores the urgency of closing the secondary fracture prevention gap. INTRODUCTION: This retrospective real-world observational study was conducted to document the incremental costs associated with fragility fractures in Ontario, Canada. METHODS: Patients aged >65 years with an index fragility fracture occurring between January 2011 and March 2015 were identified from administrative databases and matched 1:1 to a cohort of similar patients without a fracture. Healthcare resource utilization data were extracted from healthcare records and associated costs were calculated on a per-patient level and for the province of Ontario. Costs were presented as 2017 Canadian dollars. RESULTS: The eligible cohort included 115,776 patients with a fragility fracture. Of these, 101,773 patients were successfully matched 1:1 to a non-fracture cohort. Overall, hip fractures (n = 31,613) were the most common, whereas femur fractures (n = 3002) were the least common type. Hospitalization and continuing care/home care/long-term care accounted for more than 60% of 1-year direct costs, whereas 5% was attributed to medication costs. First-year costs per patient in the fracture cohort were approximately threefold higher versus the non-fracture cohort (mean $37,362 versus $11,020, respectively). The incremental first-year direct healthcare costs of fragility fractures for the province of Ontario were calculated at $724 million per year. CONCLUSIONS: Fragility fractures were associated with a threefold increase in overall mean healthcare costs per patient compared to patients without fractures. With an aging population, there is an urgent need for improved prevention strategies for patients at high-risk of fracture to decrease the economic burden of fragility fractures on the Canadian healthcare system.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».