How do multiple long-term conditions impact on the cost-of-illness in early rheumatoid arthritis?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Multiple long-term conditions (MLTCs) are prevalent in rheumatoid arthritis (RA) and associated with worse outcomes and greater economic burden. However, little is known about the impact of MLTCs on the cost-of-illness (COI) in early RA, including direct and indirect costs. The objective of this study was to quantify this impact on COI. METHODS: The Scottish Early Rheumatoid Arthritis study is a national cohort of adults with new-onset RA. Direct costs were estimated applying relevant unit costs to health resource utilisation; indirect costs were measured by productivity loss due to health conditions. Two-part models were used, adjusting for age, gender, baseline functional disability and health-related quality of life. The Charlson Comorbidity Index score was calculated using ICD-10 diagnoses. Individuals were defined as 'RA alone', 'RA plus LTC' and 'RA plus MLTCs' according to the number of coexisting LTCs. RESULTS: Data were available for 818 participants. Average annualised direct costs incurred by people with early RA plus MLTCs (£4444; 95% CI £3100 to £6371) were twice as, and almost five times higher than, those with a single LTC (£2184; 95% CI £1596 to £2997) and those without LTC (£919; 95% CI £694 to £1218), respectively. Indirect costs incurred by RA plus MLTCs (£842; 95% CI £377to £1521) were 3.1 times higher than RA alone (£530; 95% CI £273to £854). The relative proportion of direct costs increased with LTC category, ranging from 77.2% to 84.1%. In addition to increased costs with LTCs, costs also increased with age and were higher for men regardless of LTC category. CONCLUSIONS: MLTCs impact on COI early in the course of RA. The presence of LTCs is associated with significant increases in both direct and indirect costs among people with early RA.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».