The Economic Burden of Posttraumatic Stress Disorder in the United States From a Societal Perspective
Notice bibliographique
Résumé
To estimate the economic burden of posttraumatic stress disorder (PTSD) in the United States civilian and military populations from a societal perspective. A prevalence-based and human capital approach was used to estimate the total excess costs of PTSD in 2018 from insurance claims data, academic literature, and governmental publications. Excess direct health care costs (pharmacy, medical), direct non-health care costs (research and training, substance use, psychotherapy, homelessness, disability), and indirect costs (unemployment, productivity loss, caregiving, premature mortality) associated with PTSD were compared between adults with PTSD and adults without PTSD, or the general population if information was not available for adults without PTSD. The total excess economic burden of PTSD in the US was estimated at $232.2 billion for 2018 ($19,630 per individual with PTSD). Total excess costs were $189.5 billion (81.6%) in the civilian population and $42.7 billion (18.4%) in the military population, corresponding to $18,640 and $25,684 per individual with PTSD in the civilian and military populations, respectively. In the civilian population, the excess burden was driven by direct health care ($66.0 billion) and unemployment ($42.7 billion) costs. In the military population, the excess burden was driven by disability ($17.8 billion) and direct health care ($10.1 billion) costs. The economic burden of PTSD goes beyond direct health care costs and has been found to rival costs for other costly mental health conditions. Increased awareness of PTSD, development of more effective therapies, and expansion of evidence-based interventions may be warranted to reduce the large clinical and economic burden of PTSD.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».