Epidemiology and economic burden of Huntington’s disease: a Canadian provincial public health system perspective
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate the epidemiology, healthcare resource utilization, and direct healthcare costs associated with Huntington's disease in a Canadian setting with a universal healthcare system. MATERIALS AND METHODS: Using Albertan administrative health data, a retrospective cohort was identified applying an algorithm requiring two HD diagnostic codes within two years, using the first record as the index date (i.e. proxy for diagnosis date), from 1 April 2010 to 31 March 2019 for patients ≥21 years old. Incidence/prevalence measures were evaluated from 1 April 2010 to 31 March 2019, while healthcare resource utilization and healthcare costs per person-year (inflated to 2020 Canadian dollars) were evaluated from index to the end of follow-up (death, moved out of province, or 31 March 2020). RESULTS: = 395) was 53.9 [13.8] years and 53.7% were female. From 2010 to 2019, annual HD incidence varied between 0.47 and 1.21/100,000 person-years and HD prevalence increased from 7.25 to 9.33/100,000 persons. The mean number of visits per person-year for general and specialist practitioners was 19.2 [18.8] and 12.2 [25.5], respectively. The mean total all-cause direct healthcare costs were $23,211 [$38,599] per person-year, with hospitalizations accounting for 57.8% of all-cause costs. Costs were higher among individuals with a long-term care stay, a proxy for disease severity. LIMITATIONS AND CONCLUSIONS: This study utilizes administrative health data to describe the epidemiology of HD and utilization of publicly funded care by individuals with HD. While administrative data presents limitations since it is not collected for research purposes, it provides a population-level examination of the burden of HD. There was a substantial economic burden associated with HD in a Canadian setting.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».