Estimating the population health burden of Lyme disease in Ontario, Canada: a microsimulation modelling approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: If untreated, Lyme disease can lead to long-term sequelae and post-treatment Lyme disease syndrome (PTLDS), resulting in reduced health-related quality of life. The objective of this study was to develop a microsimulation model to estimate the population-level health burden of Lyme disease in Ontario, Canada. METHODS: We developed a Lyme disease history model using microsimulation, simulating 100 000 people (mean age 37.6 yr, 51% female) from 2017 in Ontario over a lifetime risk of infection and time horizon. We extracted the sensitivity and specificity of the 2-tier testing recommended by the Canadian Public Health Laboratory Network, probabilities and health state utility values from the published literature and health administrative data. Our reported outcomes from our stochastic analysis include diagnosed cases of Lyme disease (stratified by stage), undiagnosed infections, sequelae, individuals with PTLDS and quality-adjusted life-years (QALYs) lost. RESULTS: Our model estimated 333 (95% confidence interval [CI] 329-337) infections over the lifetime of 100 000 simulated people (mean age 37.6 yr, 51% female), with 92% (95% CI 91%-93%) of infections diagnosed. Of those 308 people with Lyme Disease diagnoses, 67 (95% CI 65-69) developed sequelae (e.g., arthritic, cardiac, neurologic sequelae), and 34 (95% CI 33-35) developed PTLDS. Lyme disease resulted in a loss of 84.5 QALYs (95% CI 82.9-86.2) over the lifetime of the simulated cohort. Sensitivity and scenario analysis showed that increasing incidence rates of Lyme disease, potential underreporting, duration of PTLDS and quality of life (health state utility) associated with PTLDS had the greatest impact on health burden. INTERPRETATION: Lyme disease contributes considerable health burden in terms of QALYs lost. Our analysis provides evidence to understand the disease burden and lays the foundation to assess the cost-effectiveness of pharmaceutical and nonpharmaceutical interventions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».