Integrating intangible costs into societal cost estimates of Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundAlzheimer's disease (AD) is associated with considerable economic burden, the full extent of which can be challenging to quantify from a societal perspective.ObjectiveTo estimate the total societal cost of AD in the United States by integrating direct costs, out-of-pocket expenses, indirect costs to caregivers, costs to business, and intangible/emotional costs to patients/caregivers across the disease continuum from mild cognitive impairment (MCI) to severe AD.MethodsIntangible costs were derived from a patient-caregiver survey. Other indirect costs were from a Health and Retirement Study (HRS) analysis; direct costs were from the literature. We estimated integrated societal cost per patient per month (PPPM) for MCI and AD (mild/moderate/severe). Negative binomial regression of indirect costs examined associations with severity, adjusting for baseline characteristics.ResultsIntegrated societal costs PPPM were $4176 for MCI and $7873 for AD ($6,634, $7,291, and $9287 for mild, moderate, and severe, respectively); intangible costs represented 24-32% of societal costs. Indirect costs were higher with AD versus MCI (p < 0.001); married status and nursing home residence were associated with lower indirect costs in AD.ConclusionsIntangible costs are a major driver, besides direct costs, of the integrated societal cost of MCI/AD. Societal costs are higher with more severe AD.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».