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Enregistrement W4393387017 · doi:10.3899/jrheum.2023-1245

Phase-Specific Healthcare Costs Associated With Giant Cell Arteritis in Ontario, Canada

2024· article· en· W4393387017 sur OpenAlexafffundvenueabout
Mats Junek, Lillian Barra, Alexander Kopp, Tina Felfeli, Jodi M. Gatley, Jessica Widdifield

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareSunnybrook Health Science CentreWestern UniversityUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareArthritis SocietyCanadian Rheumatology Association
Mots-clésMedicineInterquartile rangeGiant cell arteritisEmergency departmentHealth careCohortEmergency medicinePopulationPediatricsPublic healthDemographyInternal medicineDiseaseVasculitisEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To estimate the additional healthcare system costs associated with giant cell arteritis (GCA) in the 1-year prediagnosis and postdiagnosis periods and over long-term follow-up compared to individuals with similar demographics and comorbidities without GCA. METHODS: We performed a population-based study using health administrative data. Newly diagnosed cases of GCA (between 2002 and 2017 and aged ≥ 66 years) were identified using a validated algorithm and matched 1:6 to comparators using propensity scores. Follow-up data were accrued until death, outmigration, or March 31, 2020. The costs associated with care were determined across 3 phases: the year before the diagnosis of GCA, the year after, and ongoing costs thereafter in 2021 Canadian dollars (CAD). RESULTS: The cohort consisted of 6730 cases of GCA and 40,380 matched non-GCA comparators. The average age was 77 (IQR 72-82) years and 68.2% were female. A diagnosis of GCA was associated with an increased cost of CAD $6619.4 (95% CI 5964.9-7274.0) per patient during the 1-year prediagnostic period, $12,150.3 (95% CI 11,233.1-13,067.6) per patient in the 1-year postdiagnostic phase, and $20,886.2 (95% CI 17,195.2-24,577.2) per patient during ongoing care for year 3 onward. Increased costs were driven by inpatient hospitalizations, physician services, hospital outpatient clinic services, and emergency department visits. CONCLUSION: A diagnosis of GCA was associated with increased healthcare costs during all 3 phases of care. Given the substantial economic burden, strategies to reduce the healthcare utilization and costs associated with GCA are warranted.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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