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Enregistrement W4318580112 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjac190.0990

P860 The Costs of Inflammatory Bowel Diseases in High-Income Settings

2023· article· en· W4318580112 sur OpenAlexaff
Johan Burisch, Mirabella Zhao, Shmuel Odes, Peter De Cruz, Séverine Vermeire, Çharles N. Bernstein, Gilaad G. Kaplan, Dana Ďuricová, Dan Greenberg, Hans Olav Melberg, Masatoshi Watanabe, Hanse Ahn, Laura E. Targownik, Valérie Pittet, V Annese, K Park, K H Konstantinos H, Marte Lie Høivik, Željko Krznarić, María Chaparro, Edward V. Loftus, Péter L. Lakatos, Javier P. Gisbert, Willem A. Bemelman, B Moum, Richard B. Gearry, Michael D. Kappelman, Adam Hart, Jane M. Andrews, Susanna S. Ng, R. D’Incà, Pia Munkholm

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of TorontoUniversity of CalgaryMount Sinai HospitalUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseHealth careCommissionUlcerative colitisDisease burdenDiseaseFamily medicineEnvironmental healthBusinessEconomic growthPathologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Crohn’s disease (CD) and ulcerative colitis (UC), together known as inflammatory bowel diseases (IBD), affect approximately seven million people globally. The continuous rise in IBD prevalence and the aging of populations will inevitably lead to an increasing use of health care resources. In parallel with these trends, continuing innovations in IBD therapeutics, diagnostics, and preventatives are creating more options for IBD patients seeking to reduce their disease burden. These trends pose an imminent burden on health care systems and require that we identify modifiable cost drivers in IBD care and develop strategies for delivering equitable and affordable care for all patients. Methods This Lancet Gastroenterology & Hepatology Commission, consisting of a diverse faculty of health care professionals with expertise in the field of IBD and health economists, was formed to deliver an extensive summary of the literature and discuss key topics on the costs and cost-effectiveness of treating IBD in the present, and how this is likely to look in the future. Furthermore, it offers suggestions for how to deliver affordable IBD care in the coming years. The report’s focus was on high-income countries in Europe, North America, Australia and New Zealand, and Asia. Results The Commission drew together a wide range of expertise to discuss the current costs of IBD care, the drivers of increasing costs, as well as how to deliver affordable care for IBD in the future. The key conclusions are that (i) increases in health care costs must be evaluated against improved disease control and reductions in indirect costs, and (ii) that overarching systems for data interoperability, registries, and big data approaches must be established for continuous assessment of effectiveness, costs, and cost-effectiveness of care. International collaborations should be sought in order to evaluate novel models of care (such as value-based health care, including integrated health care and participatory health care models), as well as to improve the education and training of clinicians, patients, and policymakers. Measures to reduce the costs of IBD care are summarised in Table 1. Conclusion Increases in health care costs must be evaluated against improved disease control and reductions in indirect costs. Evaluations should be systematically aligned between countries and regions. Detailed analysis of the current epidemiology and the likely effects of changing IBD management on disease course and socioeconomic outcomes is essential; and will become even more imperative in the era of precision medicine, where complex biotechnologies will require expensive analyses, highly skilled personnel, and drug development for what may sometimes be relatively small patient groups.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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