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Enregistrement W4407110287 · doi:10.1017/cjn.2024.367

Real-World Healthcare Utilization and Costs in Migraine Patients in Ontario, Canada

2025· article· en· W4407110287 sur OpenAlexafffundvenueabout
Christine Lay, Ana Marissa Lagman‐Bartolome, Amnah Awan, Bijal Shah‐Manek, Ana Rusu, Purva Barot, Cristian Iconaru, Shane Golden, Ali Tehrani, Goran Davidović, Brad Millson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAbbVie Canada
Mots-clésMigraineHealth careBusinessMedicineEconomic growthEconomicsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A comprehensive understanding of the burden of migraine in Canada is needed to inform clinicians, clinical care and policymakers. This study assessed real-world healthcare resource utilization (HCRU) and costs of patients with episodic migraine (EM) and chronic migraine (CM) in Ontario, Canada. METHODS: This study utilized administrative databases from the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES) containing publicly funded health services records for the covered population of Ontario. Patients ≥26 years old with a migraine diagnosis between January 2013 and December 2017 were selected. EM and CM were inferred in eligible patients based on previously studied predictors. Cases were matched with non-migraine controls and followed for two years. RESULTS: 452,431 patients with migraine, 117,655 patients inferred with EM and 24,763 patients inferred with CM were selected and matched to controls. 39.4% of the inferred EM and 69.3% of the inferred CM subpopulations had ≥1 claims of preventive medications. Migraine-specific acute medications were underutilized (EM: 1.0%, CM: 3.3%), and high proportions of patients utilized opioids (EM: 38.8%, CM: 64.9%). Mean all-cause two-year costs per patient for the overall migraine population and inferred EM and CM subpopulations were $7,486 (CAD), $11,908 (CAD) and $24,716 (CAD), respectively. The two-year incremental all-cause cost of migraine to the Ontario public payer was $1.1 billion (CAD). CONCLUSION: Migraine poses a significant unmet need and burden on the Canadian healthcare system. These results demonstrate a gap between real-world care and recommendations from treatment guidelines, emphasizing the need for improved awareness and expanded access to more effective treatment options.

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)0,003
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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