The effects of early pregnancy loss on health outcomes and health care utilization and costs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effects of early pregnancy loss on subsequent health care use and costs. DATA SOURCES: Linked administrative health databases from Manitoba, Canada. STUDY DESIGN: This was a population-based cohort study. The exposure of interest was first recorded ectopic pregnancy or miscarriage (EPM). Outcomes included visits to all ambulatory care providers, family physicians (FPs), specialists, and hospitals, as well as the costs associated with these visits. We also assessed the impact of EPM on a global measure of health service utilization and the incidence and costs of psychotropic medications. DATA COLLECTION/EXTRACTION METHODS: We identified women who experienced their first recorded loss (EPM) from 2003-2012 and created a propensity score model to match these women to women who experienced a live birth, with outcome measures available through 31 December 2014. We used a difference in differences approach with multivariable negative binomial models and generalized estimating equations (GEE) to assess the impact of EPM on the aforementioned health care utilization indicators. PRINCIPAL FINDINGS: EPM was associated with a short-term increase in visits to, and costs associated with, certain ambulatory care providers. These findings were driven in large part by increased visits/costs to FPs (rate difference [RD]: $19.92 [95% CI: $16.33, $23.51]) and obstetrician-gynecologists (OB-GYNs) (RD $9.41 [95% CI: $8.42, $10.40]) in the year immediately following the loss, excluding care associated with the loss itself. We also detected an increase in hospital stays and costs and a decrease in the use of psychotropic medications relative to matched controls. CONCLUSION: Pregnancy loss may lead to subsequent increases in certain types of health care utilization. While the absolute costs associated with post-EPM care are relatively small, the observed patterns of service utilization are informative for providers and policy makers seeking to support women following a loss.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».