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Enregistrement W4411846647 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.tour6a

Juvenile Idiopathic Arthritis and Out-of-Pocket Costs for Medical and Other Health Professional Visits: The UCAN CAN-DU and CURE International Prospective Study

2025· article· en· W4411846647 sur OpenAlexaffvenueabout
Deborah A. Marshall, Rodrigo Dal Ben, Gillian Currie, Rae S. M. Yeung, Sebastiaan J. Vastert, Joost F. Swart, Susanne M. Benseler

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArthritisJuvenileProspective cohort studyPhysical therapyFamily medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives To measure out-of-pocket costs related to medical and other health professional visits due to juvenile idiopathic arthritis (JIA). Methods The Canada-Netherlands Personalized Medicine Network in Childhood Arthritis and Rheumatic Diseases (UCAN CAN-DU) and CURE study captures consecutive caregiver reported data including out-of-pocket costs on travel to doctor appointments, treatments or tests, emergency visits or hospitalization, plus costs for travel and treatments related to visiting other health professionals. The cohort includes all subtypes of JIA, and patients across the disease trajectory from new diagnosis to starting or stopping biologic medications. The analytic sample included those with complete data over 1 year period from enrollment in the study on out-of-pocket travel expenses, and cost (in CAD). Generalized Estimating Equations were used to estimate average annual cost as a function of JIA activity state (eg, inactive, minimal, moderate/high), time from enrollment (ie, baseline, 3, 6, 9, 12 months), and patient age group (ie, 0-4, 5-9, 10-15, 16+ years). Results Our analytic sample included 115 patients. Over 1 year, 91% of families reported visiting doctors with the most visited being rheumatologists (44%), then eye doctors (33.8%). Travel cost was $311 (SDpooled $154; range $10-7,367). Travel costs were comparable across covariates in the GEE. For 40% who reported visits for treatments or tests, the most frequent were lab tests (37.4%) and shots/infusions (22.4%). Travel cost was $364 (SDpooled $106; range $12-2,880). These costs were significantly higher for moderate/minimal disease activity compared to high disease activity (related to per-visits, not visit numbers), and significantly higher over time, but significantly lower for older patients. Few families had emergencies (5.6%) or hospitalizations (2.2%). Travel cost for these was $403 (SDpooled $122; range $72-1,028), and significantly higher for patients 16 years and older. Over 1-year, 57.4% of families reported visiting other health professionals. Of these, 48% reported not paying any portion, the rest paid part/all. Health professional treatment costs were $5,207 (SDpooled $2,658; range $45-33,058), with costs significantly lower for older patients. The most visited health professionals were physiotherapists (33.8%), then orthodontists (15.6%), and psychologists (10%). Travel cost was $458 (SDpooled $364; range $9-5,634). There was no significant difference in travel costs across covariates. Overall, more caregivers reported parking costs for health care visits, compared to other health professional visits (71-89% vs 25%). For all visit types, 20-25% reported fuel expenses. Conclusion Families with children with JIA have substantial annual out-of-pocket costs, potentially creating financial barriers and inequitable access to care.

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)0,003
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 enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,385 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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