Healthcare costs and cost determinants of minor ailments: A population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Estimating the cost of providing healthcare services for minor ailments (MA) is essential to address the impact of newly legislated pharmacist prescribing on the burden these conditions place on healthcare budgets. OBJECTIVES: This study aims to quantify the healthcare costs associated with minor ailment management in Ontario, describe patient characteristics by cost burden, and identify predictors of high-cost encounters. METHODS: This study employed a population-based retrospective cohort design, utilizing linked health administrative data from 2011 to 2019. The cost of care, in 2019 Canadian dollars, for up to 30 days after seeing a physician for MA was estimated from the perspective of a public payer. It included expenses from inpatient or physician visits, prescribed medication and emergency department visits. A gamma regression model with a logarithmic link was used to evaluate the impact of age, sex, income, residence, and a history of comorbidities on total cost. RESULTS: Over 34 million cases of MA were identified during the study period, with musculoskeletal sprains and strains accounting for 23.7 % of these cases. This ailment was also the costliest ($15.8 billion). Inpatient and physician care were the most expensive services. Higher costs were associated with older population groups, males, individuals with lower incomes, those living in urban spaces, and those with comorbidities. CONCLUSION: Hospital and physician-based care pose a substantial financial burden to the Ontario government. An understanding of how the determinants of cost and care pathways influence health budgets is essential to inform decisions on more efficient yet equally effective strategies, such as pharmacist prescribing for MA.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».