Projected Healthcare System Cost Burden of Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is the most common cause of chronic liver disease worldwide. The current and projected cost of treating individuals with MASLD in Canada remains unknown. Our objective was to calculate the projected liver-specific and total health-care costs for people living with MASLD in Canada from 2020 to 2050. Methods: The health-care usage of a cohort of patients diagnosed with MASLD in Calgary, Alberta was calculated using administrative data. Liver-specific encounters were identified and the average costs per year per patient were calculated. Projected costs were calculated by multiplying the average cost per patient within each health state by the projected prevalence of each health state. Results: There were 6358 patients in the cohort. The annual average liver-specific cost per patient was $7.02 for F0/F1, $35.30 for F2, $60.46 for F3, and $72.55 for F4. The projected Canada-wide liver-specific cost was $85.5 million in 2020 and was expected to increase by $51 million by 2050. The average annual total health-care cost per patient was $397.90 for F0/F1, $781.53 for F2, $2881.84 for F3, and $1598.82 for F4. Thus, the projected Canada-wide total health-care cost was $3.76 billion in 2020 and was expected to increase by almost $2 billion by 2050. Conclusion: These estimates underscore the need for a MASLD framework that focuses on both prevention and innovative care models to change the predicted trajectory of health-care costs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».