Developing a Lifetime Cost Calculator for Spinal Cord Injury: The SCI Cost Calculator
Notice bibliographique
Résumé
Study DesignHealth economic model.ObjectivesSignificant work has been done to estimate the cost of spinal cord injury (SCI) from a health system perspective. Most of this work, however, does not establish the true cost to the individual living with SCI. This study aimed to develop a cost calculator reflecting both initial health care costs as well as lifetime costs with direct input from people living with SCI.MethodsCosts were seperated into initial costs and lifetime costs. For initial costs, estimates were obtained from Canadian SCI health care data and the literature, and were then adjusted for inflation to 2024. For lifetime costs, input from individuals living with SCI and clinical input were collected. Initial and lifetime costs were integrated into a novel, user-friendly cost calculator.ResultsThe SCI Cost Calculator provides an estimated lifetime SCI cost ranging from $1.9 M (older person living with incomplete SCI) to over $10 M 2024 Canadian dollars (younger person living with complete SCI) which is substantially higher than existing estimates. Initial costs can be as little as 3% of the lifetime cost for younger people or as high as 24% of the lifetime cost for older individuals.ConclusionCurrent cost estimates greatly understate the cost of living with SCI. To understand the support needed for persons living with SCI, an economic model that accurately reflects the costs of living with SCI is critical. Future work includes engaging the wider SCI community to enhance accuracy and validity of the cost domains identified.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».