P.113 A Population-based Study of the Epidemiology, Healthcare Resource Utilization and Costs of Duchenne Muscular Dystrophy in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Duchenne muscular dystrophy (DMD) is a severe progressive neuromuscular disease. This study aimed to estimate the prevalence, healthcare resource utilization (HRU), and medical costs of DMD in Alberta. Methods: This retrospective study linked provincial healthcare administrative data to identify patients with DMD utilizing a modified diagnostic code algorithm, including males <30 years of age. Five-year (April 2012 to March 2017) prevalence estimates were calculated and all-cause direct HRU and costs were examined in the first-year post-diagnosis. Results: Overall, 111 patients (median age: 12.0 years (IQR 4.7-18.3)) with DMD were identified. The estimated five-year period prevalence was 35.72 (95% CI 31.88-39.91) per 100,000 persons. All-cause HRU in the first-year post-diagnosis included a mean (SD) of 0.48 (1.19) hospitalizations (length of stay: 9.37 days (36.47)), 3.96 (6.16) general practitioner visits, 28.52 (62.98) specialist visits, and 20.14 (16.49) ambulatory care visits. Mean (SD) all-cause direct costs were $18,868 ($29,206) CAD in the first-year post-diagnosis. Conclusions: Patients with DMD had multiple interactions with the healthcare system in the year following diagnosis, resulting in substantial direct medical costs. More effective treatment strategies are needed to improve health outcomes and reduce the burden of DMD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».