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Enregistrement W4312707642 · doi:10.1183/13993003.congress-2022.1973

Epidemiology and healthcare impact of IPF in Ontario from 2013-17.

2022· article· en· W4312707642 sur OpenAlexaffabout
Shannon Tang, Onofre Moran‐Mendoza, Saad Khan, Ana Johnson

Notice bibliographique

Revue06.01 - Epidemiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiagnosis codeEpidemiologyIdiopathic pulmonary fibrosisComorbidityIncidence (geometry)Health careCOPDDiabetes mellitusRetrospective cohort studyEmergency medicinePediatricsInternal medicinePopulationLungEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a chronic, progressive disease that may have high morbidity and mortality. There is scarce data on its impact on healthcare. Objective: In this retrospective study, we describe the epidemiology, comorbidities, and healthcare expenditure of patients with IPF in Ontario using billing codes submitted over 5 years. Methods: We identified Ontario residents older than 18 years of age diagnosed with IPF from January 2013 to December 2017. IPF diagnosis was defined as ICD-10-CA billing codes reported on inpatient and outpatient systems, and incident cases as those with IPF codes without a prior IPF code 2 years before. Common comorbidities were identified using ICD-10-CA codes recorded during the study timeframe, and average healthcare expenditures for each patient was calculated 1 year before and after IPF diagnosis. Costs were reported in Canadian dollars adjusted to 2020 and analyzed from a healthcare system perspective. Results: The number of incident IPF cases in Ontario varied from 848-952 per year, and the yearly incidence rates from 8.4 to 9.1 per 100,000 between 2013 and 2017. Most new cases of IPF were diagnosed after the 7th decade of life mainly in males ≥80 years old. The most prevalent comorbidities were diabetes (20.8%), COPD (12.8%) and CHF (8.6%). Patients with IPF required more outpatient resources 1 year after diagnosis compared to 1 year prior but had no significant changes in ER visits or hospitalizations. The mean and median healthcare costs per patient almost doubled 1 year after diagnosis compared to 1 year before diagnosis. Conclusions: IPF significantly increased outpatient healthcare burden and expenditures one year after diagnosis.

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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