The impact of poisoning in British Columbia: a cost analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poisoning, from substances such as illicit drugs, prescribed and over-the-counter medications, alcohol, pesticides, gases and household cleaners, is the leading cause of injury-related death and the second leading cause for injury-related hospital admission in British Columbia. We examined the health and economic costs of poisoning in BC for 2016, using a societal perspective, to support public health policies aimed at minimizing losses to society. METHODS: Costs by intent, sex and age group were calculated in Canadian dollars using a classification and costing framework based on existing provincial injury data combined with data from the published literature. Direct cost components included fatal poisonings, hospital admissions, emergency department visits, ambulance attendance without transfer to hospital and calls to the British Columbia Drug and Poison Information Centre (BC DPIC) not resulting in ambulance attendance, emergency care or transfer to hospital. Indirect costs, measured as loss of earnings and informal caregiving costs, were also calculated. RESULTS: We estimate that poisonings in BC totalled $812.5 million in 2016 with $108.9 million in direct health care costs and $703.6 million in indirect costs. Unintentional poisoning injuries accounted for 84% of total costs, 46% of direct costs and 89% of indirect costs. Males accounted for higher proportions of direct costs for all patient dispositions except hospital admissions. Patients aged 25-64 years accounted for higher proportions of direct costs except for calls to BC DPIC, where proportions were highest for children younger than 15 years. INTERPRETATION: Hospital care expenditures represented the largest direct cost of poisoning, and lost productivity following death represented the largest indirect cost. Quantifying and understanding the financial burden of poisoning has implications not only for government and health care, but also for society, employers, patients and families.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».