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Enregistrement W4391231903 · doi:10.1093/ibd/izae020.084

THE COST OF INFLAMMATORY BOWEL DISEASE: A POPULATION-BASED ANALYSIS OF ADMINISTRATIVE DATA

2024· article· en· W4391231903 sur OpenAlexaboutno aff
Stephanie Coward, Joseph W. Windsor, Eric I. Benchimol, Çharles N. Bernstein, Antonio Aviña-Zubieta, Alain Bitton, Lindsay Hracs, Jennifer Jones, M Ellen Kuenzig, Na Lu, Christopher Ma, Sanjay K. Murthy, Zoann Nugent, Anthony Otley, Remo Panaccione, Juan Nicolás Peña-Sánchez, Harminder Singh, Laura E. Targownik, Gilaad G. Kaplan

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammatory bowel diseaseMedicinePopulationDiseaseInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND As the global prevalence of inflammatory bowel disease (IBD) rises, it is important that the direst costs associated with medical care be analyzed to determine the impact on healthcare systems. Components making up the direct healthcare cost to the IBD population (e.g., hospitalizations, colonoscopies, and medications) are constantly changing and with this so may be the cost related to taking care of the IBD population. AIM Analyze component-specific costs, total costs, and the proportion of total costs attributed to each component, and changes over time. METHODS Using a validated algorithm and population-based administrative data from Alberta, Canada (Population: 4.3m), prevalent IBD patients were identified from fiscal year (FY) 2009/10 to 2018/19 (April 1–March 31). Costs from the Discharge Abstract Database, Physician Claims, National Ambulatory Care, and Pharmacy Information Network were converted to 2020 (CAD$) costs using Statistics Canada’s Consumer Price Index. Only IBD-related outpatient dispensed medications were included in the costs (inpatient not captured in data). Annual average costs per patient (with 95% confidence interval [CI]) were calculated. Medication costs per person were stratified on whether or not an individual was on a biologic (e.g. anti-TNF therapy) versus a non-biologic IBD-related medication (e.g., 5-ASA). The cost of an individual’s IBD-related hospitalization, IBD-related surgery, emergency department visit, colonoscopy, or IBD-related medication were calculated. Proportion of the total costs contributed by each category were calculated. Temporal trends of mean annual costs were analyzed using Poisson, or negative binomial, regression and average annual percentage change (AAPC) with 95%CI were reported. RESULTS In FY2018/19, the average cost of an IBD patient was $15,786 (95%CI:15,478, 16,094). This cost significantly increased from the 2009 value ($8,477; 95%CI: 8,407, 8,908) with an AAPC of 6.28% (95%CI: 5.51, 7.05). The annual costs of medications when a patient is on one or more biologics significantly increased (AAPC: 3.48%; 95%CI:2.32, 4.65). In contrast, the average annual cost per patient of IBD-related non-biologic medications significantly decreased (AAPC: -2.32; 95%CI: -3.48, -1.14). The largest contributor to IBD costs is medications (57.6% of the total costs) followed by IBD-related hospitalizations (20.6%). The costs of IBD-related hospitalizations and surgeries have remained stable, whereas the costs for emergency department visits and colonoscopies increased. DISCUSSION The costs associated with treating people IBD is rising and predominantly attributable to the cost of biologics. As the prevalence of IBD continues to increase, healthcare systems, payers and governments need to work to address these costs while ensuring these individuals receive the care they need. *Proportions will not add up to 100% as individuals can be captured in multiple cost categories each year (e.g., an IBD-related surgery cost is also captured as a hospitalization) and not all costs are reported in table. Overall and Biologics are Per Person; Hospitalization and Sugery are Per Event

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
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