Distribution and trajectory of direct and indirect costs of idiopathic inflammatory myopathies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate the annual direct and indirect costs associated with Idiopathic Inflammatory Myopathies (IIM) over time, including the pre-diagnostic period. METHODS: A cohort of incident adult IIM patients (n = 673) was identified from the Swedish National Patient Register from 2010 to 2016 and matched with general population comparators (n = 3343). Follow-up started at IIM diagnosis and corresponding date in the general population. International Classification of Diseases codes (ICD-10) were used for IIM case definition. Costs were calculated using national register data. RESULTS: The costs related to IIM started to increase 2 years before diagnosis. In the year following diagnosis, the mean annual IIM cost was €21 639 compared to €4816 in the general population. Five years after diagnosis, the mean annual cost in the IIM cohort was €12 796. Outpatient visits, hospitalizations and productivity loss were the components driving the increment in overall annual disease-related expenditures. Indirect costs accounted for a significant portion of IIM long-term societal costs. The highest costs were found in individuals of working age with cancer-associated IIM. CONCLUSIONS: The mean annual costs in IIM were 3 to 5 times higher than in the general population in the 5-year period following diagnosis. These costs started to increase long before diagnosis, were at their peak in the year post-diagnosis and remained elevated thereafter. Indirect costs contributed to a substantial portion of this increment. Early in the IIM disease course, clinicians and allied health professionals should aim to improve function, reduce damage and address barriers to return-to-work to mitigate these costs.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».