Health and care service utilisation and cost over the life-span: a descriptive analysis of population data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Current demographic changes affect both the level and composition of health and care needs in the population. The aim of this study was to estimate utilisation and cost for a comprehensive range of health and care services by age and gender to provide an in-depth picture of the life-span pattern of service needs and related costs. Methods Data on service use in 2010 for the entire population in Norway were collected from four high-quality national registers. Cost for different services were calculated combining data on service utilisation from the registries and estimates of unit cost. Data on cost and users were aggregated within four healthcare services and seven long-term care services subtypes. Per capita cost by age and gender was decomposed into user rates and cost per user for each of the eleven services. Results Half of the population is under 40 years of age, but only a quarter of the health and care cost is used on this age group. The age-group of 65 or older, on the other hand, represent only 15% of the population, but is responsible for almost half of the total cost. Healthcare cost dominates in ages under 80 and mental health services dominates in adolescents and young adults. Use of other healthcare services are high in middle aged and elderly but decreases for the oldest old. Use of care services and in particular institutional care increases in old age. Healthcare cost per user follows roughly the same age pattern as user rates, whereas user cost for care services typically are either relatively stable or decrease with age among adults. Gender differences in the age pattern of health and care costs are also revealed and discussed. Conclusion The type of services used, and the related cost, show a clear life-span as well as gender pattern. Hence, population aging and narrowing gender-gap in longivety calls for high policy awarness on changing health and care needs. Our study also underscores the need for an attentive and pro-active stance towards the high service prevalence and high cost of mental health care in our upcoming generations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».