Costs of <scp>Hospital‐Associated</scp> Care for Patients With Juvenile Idiopathic Arthritis in the Dutch Health Care System
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to quantify costs of hospital-associated care for juvenile idiopathic arthritis (JIA), provide insights in patient-level variation in costs, and investigate costs over time from the moment of JIA diagnosis. Results were reported for all JIA patients in general and by subtype. METHODS: This study was a single-center, retrospective analysis of prospective data from electronic medical records of children with JIA, ages 0-18 years, between April 1, 2011 and March 31, 2019. Patient characteristics (age, sex, JIA subtype) and hospital-based resource use (consultations, medication, radiology procedures, laboratory testing, surgeries, emergency department [ED] visits, hospital stays) were extracted and analyzed. Unit prices were obtained from Dutch reimbursement lists and pharmaceutical and hospital list prices. RESULTS: The analysis included 691 patients. The mean total cost of hospital care was €3,784/patient/year, of which €2,103 (55.6%) was attributable to medication. Other costs involved pediatric rheumatologist visits (€633/patient/year [16.7%]), hospital stays (€439/patient/year [11.6%]), other within-hospital specialist visits (€324/patient/year [8.6%]), radiology procedures (€119/patient/year [3.1%]), laboratory tests (€114/patient/year [3.0%]), surgeries (€46/patient/year [1.2%]), and ED visits (€6/patient/year [0.2%]). Mean annual total costs varied between JIA subtypes and between individuals and were the highest for systemic JIA (€7,772/patient/year). Over the treatment course, costs were the highest in the first month after JIA diagnosis. CONCLUSION: Hospital care costs of JIA vary substantially between individuals, between subtypes, and over the treatment course. The highest annual costs were for systemic JIA, primarily attributable to medication (i.e., biologics). Costs of other hospital-associated care were comparable regardless of subtype.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».