An Economic Analysis of the Association Among Secondary Health Conditions, Health Care Costs, and Quality of Life for Persons With Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Background: A previous analysis using the Canadian Spinal Cord Injury (SCI) Community Survey data identified that there were individuals with a high number of secondary health conditions, high health care utilization, poor health outcomes, and unmet health care needs. Objectives: The objectives of this study were to estimate the annual health care costs of persons with SCI who report secondary health conditions, and to determine the association between these secondary health conditions with health care utilization and self-reported life satisfaction and quality of life. Methods: The survey respondents were divided into four groups: traumatic SCI (tSCI; those who said they received needed care and those who said they did not) and nontraumatic SCI (ntSCI; those who said they received needed care and those who said they did not). The average annual health care costs per respondent were estimated for each group. Using regression analysis, we estimated the change in average annual health care costs that were associated with an additional secondary health condition for respondents in each group. Results: Participants who reported not receiving needed care had on average 23% more secondary health conditions than those receiving needed care. The increase in average annual health care costs associated with one additional secondary health conditions was between $428 ($37-$820) (ntSCI, receiving needed care) and $1240 ($739-$1741) (tSCI, not receiving needed care). Conclusion: This study provides insight into potential cost savings associated with a reduction of secondary health conditions as well as an estimate of the reduction in health care costs associated with moving from not receiving all needed care to receiving needed care.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».