The increasing burden of asthma acute care in Singapore: an update on 15-year population-level evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Singapore, there is currently scarce population-based research informing the recent trends of asthma-related healthcare burdens. In this study, we investigated the past 25-year trends of asthma-related hospitalisations, emergency department (ED) visits and deaths in Singapore and projected the future burdens from 2023 to 2040. METHODS: We acquired annually-measured data from the Singapore Ministry of Health Clinical and National Disease Registry, containing 25-year asthma-related hospitalisation and death rates as well as 15-year ED visit rates. We conducted change-point analysis and generalised linear modelling to identify time intervals with stable trends and estimate asthma-related healthcare utilisation and mortality rates. To project future asthma-related burdens, we developed a probabilistic model which combined projections of future population size with the estimated rate outcomes from the last stable period. RESULTS: Our results show that the asthma hospitalisation rate in Singapore had remained at approximately 80 episodes per 100,000 from 2003 to 2019 and are likely to grow by 1.7% each year (95% CI: 0.7, 5.0%), leading to a total of 163,633 episodes from 2023 to 2040 which corresponds to an estimated $103,075,820 based on 2022 USD. Besides, Singapore's asthma-related ED visit rate was 390 per 100,000 in 2019 and is expected to decline by 3.4% each year (95% CI: - 5.8, 0.0%), leading to a total of 208,145 episodes from 2023 to 2040 which corresponds to USD$15,053,795. In contrast, the 2019 asthma-related mortality rate in Singapore was approximately 0.57 per 100,000 and is likely to stay stably low (change per year: -1.3, 95% CI: - 11.0, 4.3%). Between 2023 and 2040, Singapore's estimated total number of asthma-related deaths is 638 episodes. CONCLUSIONS: Currently, the burden of asthma acute care in Singapore is high; Singapore's asthma-related hospitalisation and ED visit rates are relatively higher than those of other developed economies, and its asthma admission rate is expected to increase significantly over time, possibly indicating excess resource use for asthma. The established national asthma programme in Singapore, together with recent efforts in reinforcing primary care at the national level, provides opportunities to reduce avoidable asthma admissions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».