Estimating Cumulative Health Care Costs of Childhood and Adolescence Autism Spectrum Disorder in Ontario, Canada: A Population-Based Incident Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have estimated cumulative health care costs post-diagnosis for individuals with autism spectrum disorder (ASD). OBJECTIVES: Using an incidence-based approach, the objective of this analysis was to estimate cumulative costs of ASD to the Ontario health care system of children and adolescents. METHODS: Using administrative health records from Ontario, Canada's most populous province, a retrospective, population-based, incident cohort study of children and adolescents aged 0-19 years old diagnosed with ASD was undertaken to estimate cumulative health care costs of ASD to the health care system from 2010 to 2019. Cumulative health care costs in 2021 Canadian dollars (CAD) from diagnosis to death or end of observation period were estimated using a consistent estimator based on the inverse probability weighting technique. Cumulative health care costs (and respective 95% confidence intervals [CI]) were estimated for 1, 5 and 10 years post-diagnosis by sex, age group and health service. RESULTS: In 2010, there were 2867 diagnosed cases of ASD; in 2019, the number of incident cases had risen to 6072. The first year (i.e., 1-year) post-diagnosis cost of ASD was $4710.18 CAD (95% CI 4560.28-4860.08); just under a third of costs were for physician services. Total cumulative 5- and 10-year discounted costs were $16,025.95 CAD (15,371.64-16,680.26) and $32,635.76 CAD (28,906.94-36,364.58), respectively. Mean costs were higher for females and older age groups. CONCLUSIONS: These results suggest that costs of ASD are high in the year of diagnosis and then increase at a steady rate thereafter. This information will help with future resource planning within the health care sector to ensure individuals with ASD are supported once their diagnosis is established.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».