Healthcare Cost of Multiple Sclerosis and in Relation to Disability Level in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to (1) report updated estimates of direct healthcare costs for people living with MS (pwMS), (2) contrast costs to a control population and (3) explore differences between disability levels among pwMS. METHODS: Administrative data were used to identify adult pwMS (MS cohort) and without (control cohort) in Alberta, Canada; disability level (based on the Expanded Disability Status Scale) among pwMS was estimated. One- and two-part generalized linear models with gamma distribution were used to estimate the incremental direct healthcare cost (2021 $CDN) of MS during a 1-year observation period. RESULTS: = 150,080) (5.24 [95% CI: 5.08, 5.41]) with a predicted incremental cost of $15,016 (95% CI: $14,497, $15,535) per person-year. Among the MS cohort, total predicted direct healthcare costs were higher with greater disability, $14,430 (95% CI: $13,980, $14,880) to $58,697 ($51,514, $65,879) per person-year in mild and severe disability, respectively. The primary health resource cost component shifted from disease-modifying therapies in mild disability to supportive care in moderate and severe disability. CONCLUSION: Adult pwMS had greater direct healthcare costs than those without. Extrapolating to the population level (where 14,485 adult pwMS were identified in the study), it is estimated that $218 million per year in healthcare costs may be attributable to MS in Alberta. The significantly larger economic impact associated with greater disability underscores the importance of preventing or delaying disease progression and functional impairment in MS.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».