Modeling the Health and Economic Burden of Chronic Obstructive Pulmonary Disease in China From 2020 to 2039: A Simulation Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Despite a growing prevalence of respiratory diseases in recent decades in China, limited evidence is available on the health and economic burden of chronic obstructive pulmonary disease (COPD). We estimated the 20-year health and economic burden of COPD in China from 2020 to 2039. METHODS: We created a probabilistic dynamic open-cohort Markov model of COPD for the Chinese population aged ≥40 years. Projections of population growth and urbanization rates were obtained from the United Nations Population Division. Other parameter inputs including smoking prevalence, COPD prevalence and severity distributions, disease-related costs, and utility weights were obtained from the most recent published literature. We modeled number of COPD patients, excess mortality due to COPD, exacerbations, COPD-attributable losses of quality-adjusted life-years, and direct and indirect COPD costs over the 20 years. RESULTS: The number of COPD patients was projected to increase from 88.3 million in 2020 to 103.3 million in 2039. The projected total losses of quality-adjusted life-years and the excess mortality due to COPD were, respectively, estimated to be 253.6 million and 3.9 million over the 20 years. The projected 20-year total discounted direct and indirect costs of COPD were, respectively, $3.1 trillion and $360.5 billion. The projected health and economic burden was higher in males and urban areas. CONCLUSIONS: COPD is projected to inflict a substantial burden to the society and the health care system in China. Effective strategies for prevention and early management of COPD are needed to mitigate the forthcoming disease burden.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».