Disparity of secondary prevention among patients with rheumatic heart disease: A longitudinal study in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Rheumatic heart disease (RHD) is most prevalent in socially disadvantaged settings, placing a severe burden on patients and their households. The study aims to investigate the disparity of healthcare costs, including financial and time costs, among RHD patients in Uganda. Methods We enrolled 54 RHD households from the Uganda National RHD Registry between June 2019 and February 2021. The patients were interviewed in baseline and 12-month follow-up surveys. A random-effect model was applied to examine the disparity of RHD financial and time costs. Our primary outcomes are the total outpatient costs for RHD patients’ most recent visit, consisting of direct medical costs, direct non-medical costs, and time costs. Results Following the COVID-19 pandemic, the total financial cost of outpatient visits for RHD patients increased by 9 USD on average ( P <0.01), with the change primarily driven by non-medical costs such as transportation and food (5.8 USD, P <0.05). Direct medical costs also increased significantly in the pandemic, with an average increase of 3.2 USD ( P <0.1). Compared with their counterparts, non-medical costs were higher for patients with poor infrastructure, with less education, who were older, and who were male. Patients with employment experienced a higher time cost than those without (3.3 hours, P <0.01). Conclusions The COVID-19 pandemic significantly increased RHD outpatient costs, mainly caused by the increase in non-medical costs. Our study implies that improving infrastructure, investing in education, and providing employees with time to seek care have the potential to reduce non-medical barriers to RHD secondary prevention.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».