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Enregistrement W4303441376 · doi:10.24095/hpcdp.42.10.02

Factors associated with high health care spending among patients with schizophrenia

2022· article· en· W4303441376 sur OpenAlexaffvenueabout
Andrew J. Stewart, Scott B. Patten, Kirsten M. Fiest, Tyler Williamson, James Wick, Paul E. Ronksley

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion and Chronic Disease Prevention in Canada · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryHealth carePsychologyMedicineEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Understanding the reasons for the wide variation in health care spending among patients with schizophrenia may benefit the development of interventions aimed at improving patient outcomes and health care spending efficiency. The aim of our study was to determine factors associated with high health care spending in the patient population. METHODS: A serial cross-sectional study used the administrative health records of residents of Alberta, Canada between 1 January 2008 and 31 December 2017 and provincial costing methodologies to calculate total health care spending and sector-specific costs. Factors that modified the odds of being a high cost (i.e. 95th percentile or higher) patient with schizophrenia were estimated using generalized estimating equations. RESULTS: This study captured 242 818 person-years of observations among 38 177 unique patients with schizophrenia. Increased odds of being a high-cost patient were associated with younger age (18-29 years), male sex, unstable housing status and requiring care from multiple medical specialties. The strongest estimated associations between high cost status and comorbidity were for metastatic cancer (OR = 2.26) and cirrhosis (OR = 2.07). In contrast, polypharmacy was associated with a decreased odds of being high cost compared with untreated patients. CONCLUSION: Factors associated with being a high-cost patient are the result of complex interactions between individual, structural and treatment-related factors. Efforts to improve patient outcomes and address rising health care costs must consider the value of allocating resources towards early detection and support of patients with schizophrenia along with the prevention/management of comorbidity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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