Healthcare Utilization After Respiratory Tuberculosis: A Controlled Interrupted Time Series Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite data suggesting elevated morbidity and mortality among people who have survived tuberculosis disease, the impact of respiratory tuberculosis on healthcare utilization in the years following diagnosis and treatment remains unclear. METHODS: Using linked health administrative data from British Columbia, Canada, we identified foreign-born individuals treated for respiratory tuberculosis between 1990 and 2019. We matched each person with up to four people without a tuberculosis diagnosis from the same source cohort using propensity score matching. Then, using a controlled interrupted time series analysis, we measured outpatient physician encounters and inpatient hospital admissions in the 5 years following respiratory tuberculosis diagnosis and treatment. RESULTS: We matched 1216 individuals treated for respiratory tuberculosis to 4864 non-tuberculosis controls. Immediately following the tuberculosis diagnostic and treatment period, the monthly rate of outpatient encounters in the tuberculosis group was 34.0% (95% confidence interval [CI]: 30.7%, 37.2%) higher than expected, and this trend was sustained for the duration of the post-tuberculosis period. The excess utilization represented an additional 12.2 (95% CI: 10.6, 14.9) outpatient encounters per person over the post-tuberculosis period, with respiratory morbidity a large contributor to the excess healthcare utilization. Results were similar for hospital admissions, with an additional 0.4 (95% CI: .3, .5) hospital admissions per person over the post-tuberculosis period. CONCLUSIONS: Respiratory tuberculosis appears to have long-term impacts on healthcare utilization beyond treatment. These findings underscore the need for screening, assessment, and treatment of post-tuberculosis sequelae, as it may provide an opportunity to improve health and reduce resource use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,037 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».