Prevalence, incidence and economic burden of schizophrenia among Medicaid beneficiaries
Notice bibliographique
Résumé
Objective To estimate the prevalence, incidence and economic burden of schizophrenia among Medicaid beneficiaries.Methods Annual prevalence and incidence of schizophrenia among adult Medicaid beneficiaries were estimated during 2012–2017, by state and across six states (IA, KS, MS, MO, NJ and WI). The pooled estimate of the economic burden of schizophrenia was obtained during 1998Q1–2018Q1 across six states; adults with ≥2 diagnoses of schizophrenia were matched 1:1 to schizophrenia-free controls. The last observed schizophrenia diagnosis (schizophrenia cohort) or the last service claim (control cohort) with ≥12 months of continuous Medicaid enrollment before/after it defined the index date. Healthcare resource utilization (HRU) and costs ($2018 USD) incurred 12 months post-index were compared between cohorts. The economic burden of schizophrenia was also evaluated among young adults (18–34 years).Results Annual prevalence of schizophrenia ranged between 2.30% and 2.71% and annual incidence between 0.31% and 0.39% during 2012–2016. In 2017, only states with the highest incidence and prevalence rates (KS, MS, MO) had data, resulting in higher prevalence (4.01%) and incidence (0.52%). For the economic burden, adults with schizophrenia (N = 158,763) had higher HRU and incurred $14,087 higher healthcare costs versus controls (mean: $28,644 vs. $14,557), driven by $4677 higher long-term care costs (all p < .001). Young adults with schizophrenia incurred $14,945 higher healthcare costs versus controls, driven by $3473 higher inpatient costs (p < 0.001).Conclusions Annual prevalence and incidence of schizophrenia varied by state but remained stable over time. Adults with schizophrenia incurred greater HRU and costs relative to adults without schizophrenia; the burden appeared comparable among young adults.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».