Prevalence-adjusted trends in U.S. healthcare spending on colorectal cancer, 1996-2016.
Notice bibliographique
Résumé
e18819 Background: Colorectal cancer is rising in prevalence and associated with high healthcare costs. We estimated trends in the US healthcare spending in patients with colorectal cancer between 1996 and 2016. Methods: We used data on national healthcare spending developed by the Institute for Health Metrics and Evaluations for the Disease Expenditure Project. Corresponding US age-specific prevalence of colon cancer was estimated from the Global Burden of Diseases Study. Prevalence-adjusted, temporal trends in the US healthcare spending in patients with colorectal cancer, stratified by age groups ( < 20, 20-44, 45-64, >65) and by type of care (ambulatory, inpatient, emergency department, pharmaceutical prescriptions, nursing care and government administration) were estimated using joinpoint regression, expressed as annual percent change (APC) with 95% confidence intervals. Results: Overall, annual US healthcare spending on colorectal cancer increased from $8.85 billion (95% CI $8.17 billion, $9.53 billion) in 1996 to $10.5 billion (95% CI $9.35 billion, $11.7 billion) in 2016, with total costs increasing by 0.9%/year (95% CI 0.1%, 1.6%). After adjusting for colorectal cancer prevalence, the absolute per capita spending decreased from $8848 to $8427 and there has been no significant change over time (APC 0.3%, 95% CI, -0.2%, 0.8%). However, spending in patients > 65 decreased significantly by 1.3%/year (95% CI -2.2%, -0.5%). Inpatient care was the largest contributor to total colorectal cancer-related expenditures: in 2016, 65.9% (95% CI 59.5%, 71.0%) and 19.7% (95% CI 14.8%, 25.8%) of the total cost were spent on inpatient care and ambulatory care, respectively. Between 1996-2016, increases in the price and intensity of care (defined by the cost per encounter) was the largest positive driver of changing healthcare spending, accounting for $5.02 billion ($2.60, $7.33 billion). Conclusions: After adjusting for rising prevalence, US healthcare spending on colorectal cancer has not changed significantly since 1996, while the per capita cost continues to decrease, primarily in patients > 65 years old. Inpatient care accounts for the majority of colorectal cancer-related expenditures.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».