Trajectory of Healthcare Resource Utilization in Giant Cell Arteritis: A Population-based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the healthcare resource utilization (HRU) in patients with giant cell arteritis (GCA) compared with the general population in southern Sweden. METHODS: The study sample comprised 653 patients with GCA along with 10 age-, sex-, and residency area-matched reference subjects per patient. Data on public and private healthcare consultations and hospitalizations were extracted from the Skåne Healthcare Register. We assessed trajectories of primary and specialist healthcare visits, as well as hospital admissions and inpatient days from 3 years before through 5 years after the date of GCA diagnosis for patients and matched references. HRU was analyzed using generalized estimating equations adjusted for sex, age at the index year, calendar year of diagnosis, education, income, marital status, place of birth, and Charlson Comorbidity Index. Inverse probability weighting was used to account for dropout during study. RESULTS: Patients with GCA had higher rates of healthcare visits than the references from the year before GCA diagnosis and up to 4 years after diagnosis, with the largest relative (rate ratio 1.85, 95% CI 1.68-2.05) and absolute (mean difference 10.2, 95% CI 8.1-12.3 visits per person) differences in the year of diagnosis. Similar trajectories were observed for primary and specialist healthcare visits. For hospital admissions and inpatient days, the differences disappeared 1 year after diagnosis date. CONCLUSION: Patients with GCA utilized healthcare services at a significantly higher rate than the reference population. The increased utilization among Swedish patients with GCA was evident 1 year before and prolonged up to 4 years after diagnosis date.
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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 | 0,001 | 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 ».