Evaluating medical and rehabilitation programs for long COVID: utilization, health outcomes, and healthcare costs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long COVID presents a substantial and evolving challenge to individuals and health systems. Despite growing interest in interdisciplinary care models, empirical evidence on their structure, utilization, and effectiveness remains limited. This study examined the delivery and outcomes of specialized outpatient programs for long COVID in Alberta, Canada, focusing on: (a) patterns of program utilization; (b) patient-reported health outcomes; and (c) impacts on healthcare system utilization and costs. METHODS: A retrospective observational study was conducted using administrative health records, electronic medical records, and patient-reported outcome measures (PROMs) between April 2022 and September 2023. Adults (≥18 years) with persistent symptoms ≥12 weeks post-infection were included. Healthcare utilization and costs were assessed over 180-day pre- and post-enrollment periods. Cost-effectiveness was evaluated using the incremental cost-effectiveness ratio (ICER). RESULTS: Of 2819 referrals, 81% (n = 2287) were accepted. Most patients were female (68%), aged 48.2 years on average, and referred by community physicians. Site-level differences were observed in staffing models, care delivery modalities, and wait times. Following enrollment, patients reported small but statistically significant improvements in functional status and quality of life. Symptoms of depression, as measured by the PHQ-9, decreased by an average of 0.9 points (p < 0.05), though below thresholds for clinical significance. Anxiety levels, assessed by the GAD-7, did not change significantly. EQ-5D VAS scores improved by 4.6 points (p = 0.003). Modest reductions in inpatient, ambulatory, and physician service costs were observed. The ICER was $31,140 per quality-adjusted life year (QALY), approaching the Canadian cost-effectiveness threshold. CONCLUSIONS: In this observational analysis, program participation was associated with small improvements in patient-reported health status and modest cost patterns. Because natural recovery, regression to the mean, and concurrent system changes may also explain these trends, the findings should be interpreted as preliminary associations rather than causal effects. Prospective controlled studies are needed to confirm effectiveness and economic value.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».