COMPARATIVE COST ANALYSIS OF ASTHMA-COPD OVERLAP SYNDROME AND CHRONIC OBSTRUCTIVE PULMONARY DISEASE: SYSTEMATIC REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Background: Asthma-COPD (Chronic Obstructive Pulmonary Disease) Overlap Syndrome (ACOS) is a clinical condition characterized by features of asthma and COPD. This overlap leads to greater disease complexity, more frequent exacerbations, and increased healthcare utilization, potentially resulting in a higher economic burden than asthma or COPD. Objective: This systematic review aims to assess and compare the economic burden of ACOS with that of COPD and asthma individually, focusing on healthcare costs, resource utilization, and comorbidity profiles. Methods: A literature search was conducted in PubMed and Elsevier for studies published between January 2013 until September 2023. Keywords included "ACOS", "asthma-COPD overlap", "economic burden", "healthcare cost", "resource utilization". Inclusion criteria were observational studies that provided direct or indirect cost comparisons between ACOS and COPD/asthma populations. Seven eligible studies from South Korea, the United States, Canada, Taiwan, and Jordan were included. Results: All included studies used retrospective cohort designs and extracted data from national insurance databases, hospital claims, or medical records. ACOS patients consistently incurred higher direct medical costs, including hospitalization, emergency department visits, and pharmacotherapy expenses, compared to those with COPD or asthma alone. Commonly used medications included ICS, LABA, and LAMA. Most studies used short time horizons (1–3 years), with only two examining longer periods (8 and 15 years). ACOS populations also demonstrated higher rates of comorbidities and healthcare service utilization. Conclusions: ACOS is associated with a significantly higher economic burden than asthma or COPD. Findings highlight the need for targeted management strategies and longer-term economic evaluations to inform efficient healthcare resource allocation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».