The Effect of Back Pain on Health Care Utilization and Costs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We assessed the effect of self-reported back pain on health care utilization and costs in a population-based sample of Ontario adults. Methods: We conducted a population-based matched cohort study of Ontarian respondents aged ≥18 years of Canadian Community Health Survey (CCHS) from 2003-2012. CCHS data were individually linked to health administrative data to measure health care utilization and costs up to 2018. We propensity-score matched (hard-matched on sex) adults with self-reported back pain to those without back pain, accounting for sociodemographic, health-related, and behavioural factors. We evaluated back pain-specific and all-cause health care utilization and costs from healthcare payer perspective adjusted to 2018 Canadian dollars. Poisson and linear (log-transformed) models were used to assess healthcare utilization rates and costs. Results: After propensity-score matching, we identified 36,806 pairs (21,054 for women, 15,752 for men) of CCHS respondents with and without back pain (mean age 51 years; SD=18). Compared to propensity-score matched adults without back pain, adults with back pain had two times the rate of back pain-specific visits (women: rate ratio [RR] 2.06, 95% CI 1.88-2.25; men: RR 2.32, 95% CI 2.04-2.64), 1.1 times the rate of all-cause physician visits (women: RR 1.12, 95% CI 1.09-1.16; men: RR 1.10, 95% CI 1.05-1.14), and 1.2 times the costs (women: 1.21, 95% CI 1.16-1.27; men: 1.16, 95% CI 1.09-1.23). Incremental annual per-person costs were higher in adults with back pain versus those without (women: $395, 95% CI $281-$509; men: $196, 95% CI $94-$300), corresponding to $532 million for women and $227 million CAD for men annually in Ontario. Conclusions: Adults with back pain had considerably higher health care utilization and costs compared to adults without back pain. These findings provide the most recent, comprehensive, and high-quality estimates of the health system burden of back pain to inform healthcare policy and decision-making. New strategies to reduce the substantial burden of back pain are warranted.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».