Healthcare Utilization and Costs for Musculoskeletal Disorders in Ontario, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the magnitude and costs of ambulatory primary care, specialist physician care, and hospital service use for musculoskeletal disorders (MSDs) in Canada's largest province, Ontario. METHODS: Administrative health databases were analyzed for fiscal year 2013-2014 for adults aged ≥ 18 years, including data on physician services, emergency department (ED) visits, and hospitalizations. International Classification of Diseases diagnostic codes were used to identify MSD services. A validated algorithm was used to estimate direct medical costs. Person-visit rates and numbers of persons and visits were tabulated by care setting, age, sex, and physician specialty. Data were examined for all MSDs combined, as well as for specific diagnostic groupings. RESULTS: Overall, 3.1 million adult Ontarians (28.5%) made over 8 million outpatient physician visits associated with MSDs. These included 5.6 million primary care visits. MSDs accounted for 560,000 (12.3%) of all adult ED visits. Total costs for MSD-related care were $1.6 billion, with 12.6% of costs attributed to primary care, 9.2% to specialist care, 8.6% to ED care, 8.5% to day surgery, and 61.2% associated with inpatient hospitalizations. Costs due to arthritis accounted for 40% of total MSD care costs ($639 million). MSD-related imaging costs were $169 million, yielding a total cost estimate of $1.8 billion for MSDs overall. CONCLUSION: MSDs place a significant and costly burden on the healthcare system. Health system planning needs to consider the large and escalating demand for care to reduce both the individual and population burden.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle