Health care utilization and costs following Kawasaki disease
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Kawasaki disease (KD) is a common childhood vasculitis with increasing incidence in Canada. Acute KD hospitalizations are associated with high health care costs. However, there is minimal health care utilization data following initial hospitalization. Our objective was to determine rates of health care utilization and costs following KD diagnosis. Methods: We used population-based health administrative databases to identify all children (0 to 18 years) hospitalized for KD in Ontario between 1995 and 2018. Each case was matched to 100 nonexposed comparators by age, sex, and index year. Follow-up continued until death or March 2019. Our primary outcomes were rates of hospitalization, emergency department (ED), and outpatient physician visits. Our secondary outcomes were sector-specific and total health care costs. Results: We compared 4,597 KD cases to 459,700 matched comparators. KD cases had higher rates of hospitalization (adjusted rate ratio 2.07, 95%CI 2.00 to 2.15), outpatient visits (1.30, 95%CI 1.28 to 1.33), and ED visits (1.22, 95%CI 1.18 to 1.26) throughout follow-up. Within 1 year post-discharge, 717 (15.6%) KD cases were re-hospitalized, 4,587 (99.8%) had ≥1 outpatient physician visit and 1,695 (45.5%) had ≥1 ED visit. KD cases had higher composite health care costs post-discharge (e.g., median cost within 1 year: $2466 CAD [KD cases] versus $234 [comparators]). Total health care costs for KD cases, respectively, were $13.9 million within 1 year post-discharge and $54.8 million throughout follow-up (versus $2.2 million and $23.9 million for an equivalent number of comparators). Conclusions: Following diagnosis, KD cases had higher rates of health care utilization and costs versus nonexposed children. The rising incidence and costs associated with KD could place a significant burden on health care systems.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».