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Enregistrement W4380201313 · doi:10.5694/mja2.51997

The health care and societal costs of inherited retinal diseases in Australia: a microsimulation modelling study

2023· article· en· W4380201313 sur OpenAlexaff
Deborah Schofield, Joshua Kraindler, Owen Tan, Rupendra Shrestha, Sarah West, Natalie Hart, L. Y. Tan, Alan Ma, John Grigg, Robyn V. Jamieson

Notice bibliographique

RevueThe Medical Journal of Australia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilUniversity of SydneyChildren's Medical ResearchMacquarie UniversityNew South Wales GovernmentUniversity of New South Wales
Mots-clésGovernment (linguistics)Health careMicrosimulationScheduleEconomic costMedicineBusinessEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To estimate the health care and societal costs of inherited retinal diseases (IRDs) in Australia. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS: Microsimulation modelling study based on primary data - collected in interviews of people with IRDs who had ophthalmic or genetic consultations at the Children's Hospital at Westmead or the Save Sight Institute (both Sydney) during 1 January 2019 - 31 December 2020, and of their carers and spouses - and linked Medicare Benefits Schedule (MBS) and Pharmaceutical Benefits Schedule (PBS) data. MAIN OUTCOME MEASURES: Annual and lifetime costs for people with IRDs and for their carers and spouses, grouped by payer (Australian government, state governments, individuals, private health insurance) and type (health care costs; societal costs: social support, National Disability Insurance Scheme (NDIS), income and taxation, costs associated with caring for family members with IRDs); estimated annual national cost of IRDs. RESULTS: Ninety-four people (74 adults, 20 people under 18 years; 55 girls and women [59%]) and 30 carers completed study surveys (participation rate: adults, 66%; children, 66%; carers, 63%). Total estimated lifetime cost was $5.2 million per person with an IRD, of which 87% were societal and 13% health care costs. The three highest cost items were lost income for people with IRDs ($1.4 million), lost income for their carers and spouses ($1.1 million), and social spending by the Australian government (excluding NDIS expenses: $1.0 million). Annual costs were twice as high for people who were legally blind as for those with less impaired vision ($83 910 v $41 357 per person). The estimated total annual cost of IRDs in Australia was $781 million to $1.56 billion. CONCLUSION: As the societal costs associated with IRDs are much larger than the health care costs, both contributors should be considered when assessing the cost-effectiveness of interventions for people with IRDs. The increasing loss of income across life reflects the impact of IRDs on employment and career opportunities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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