Prevalence of Cardiovascular Disease in a Population-Based Cohort of High-Cost Healthcare Services Users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Data are limited data on the prevalence of cardiovascular disease (CVD) and multimorbidity in contemporary cohorts of high-cost users (HCUs) in Canada.We examined the following: (i) the prevalence of CVD, with a comparison of total healthcare costs among HCUs with vs without CVD; (ii) the contribution of other comorbidities to costs among HCUs with CVD; and (iii) the trajectory of healthcare costs in the years before and after becoming an HCU. METHODS: The study included adult Alberta patients in the Canadian Institutes of Health Research/Canadian Institute for Health Information Dynamic Cohort of Complex, High System Users from 2011-2012 through 2014-2015. We examined total healthcare costs, including hospital, ambulatory care, physician services, and drugs. RESULTS: Among 88,536 HCUs, 23.4% had no CVD, 28.9% were hospitalized with a primary diagnosis of CVD, and 47.7% were hospitalized with a secondary diagnosis of CVD. Total healthcare costs were $2.0 billion (20.4% non-hospital costs), $2.8 billion (24.1% non-hospital costs), and $4.9 billion (19.8% non-hospital costs), respectively, in the 3 groups. Many HCUs with CVD were frail (74.2%) and many had diabetes (33.8%) or chronic obstructive pulmonary disease (27.9%), which contributed to higher costs and mortality. Healthcare expenditures in HCUs with CVD were several times higher than per capita health expenditures in the years prior to, and following, their inclusion in the dynamic HCU cohort. CONCLUSIONS: CVD is very common in HCUs of healthcare. HCUs with CVD have high rates of frailty and multimorbidity. Further research is needed to identify and intervene earlier, in order to flatten the cost curve in these complex patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».