A Geospatial Method for Estimating Patient and Family Costs and CO2 Emissions for Accessing Healthcare in British Columbia, Canada (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Patients inevitably incur some cost for accessing healthcare, even in single-payer systems such as Canada. The COVID-19 pandemic dramatically shifted healthcare delivery from in-person to virtual services, also shifting the proportion of costs offset by patients and their families by reducing the need to travel to in-person appointments. OBJECTIVE To develop a method for estimating the costs patients and their families incur and CO2 emissions attributed to attending the emergency department (ED), hospitalizations, and physician visits. METHODS We developed a method to evaluate the costs associated with in-person and virtual care appointments, from the perspective of patients, their families and the environment. We used ED locations, road distances, and duration of appointment to account for costs paid by patients (lost productivity, informal caregiving, and out-of-pocket expenses) attributed to receipt of medical care. Costs to the environment were evaluated by calculating the amount of CO2 emitted per medical visit. Using our costs calculated per-visit, we apply our method to calculate total patient costs for a simulated population over one year. RESULTS Our method estimates that patients pay up to $300 on average to attend an in-person ED visit, depending on where they live; $166 may be attributed to lost productivity, $83 to informal caregiving, and $50 to out-of-pocket expenses. These estimates more accurately reflect true costs compared to conventional, lower estimates. In addition, providing in-person care can emit up to 13 kg of CO2 per visit, depending on distance and frequency of travel to appointments. This translates to up to $0.70 in carbon costs per visit, and results in $44,120 over one year in BC, which is conventionally not included in patient cost estimates. CONCLUSIONS We present a novel method for robustly estimating patient-incurred costs and CO2 emissions from accessing healthcare, which can be applied to future investigations. We are able to apply our method in a simple simulation to estimate that patients in BC may be paying millions of dollars to access healthcare services. Our method provides a more comprehensive calculation of patient costs that will allow for more informed decision-making regarding healthcare services.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».