Post-acute health care costs following SARS-CoV-2 infection: A retrospective cohort study of among 531,182 matched adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Post-acute health care costs following SARS-CoV-2 infection are not known. Beginning 56 days following SARS-CoV-2 polymerase chain reaction (PCR) testing, we compared person-specific total and component health care costs across their distribution for the following year (test-positive versus test-negative, matched people; January 1, 2020-March 31, 2021). For 531,182 individuals, mean person-specific total health care costs were $513.83 (95% CI $387.37-$638.40) higher for test-positive females and $459.10 (95% CI $304.60-$615.32) higher for test-positive males, or >10% increase in mean per-capita costs, driven by hospitalization, long-term care, and complex continuing care costs. At the 99 th percentile of each subgroup, person-specific health care costs were $12,533.00 (95% CI $9,008.50-$16,473.00) higher for test-positive females and $14,604.00 (95% CI $9,565.50-$19,506.50) for test-positive males, driven by hospitalization, specialist (males), and homecare costs (females). Cancer costs were lower. Six-month and 1-year costs differences were similar. These findings can inform planning for post-acute SARS-CoV-2 health care costs.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».