Designation, diligence and drift: understanding laboratory expenditure increases in British Columbia, 1996/97 to 2005/06
Notice bibliographique
Résumé
Background: Laboratory testing is one of the fastest growing areas of health services spending in Canada. We examine the extent to which increases in laboratory expenditures might be explained by testing that is consistent with guidelines for the management of chronic conditions, by analyzing fee-for-service physician payment data in British Columbia from 1996/97 and 2005/06. Method We used direct standardization to quantify the effect on laboratory expenditures from changes in: fee levels; population growth; population aging; treatment prevalence; expenditure on recommended tests for those conditions; and expenditure on other tests. The chronic conditions selected were those with guidelines containing laboratory recommendations developed by the BC Guidelines and Protocol Advisory Committee: diabetes, hypertension, congestive heart failure, renal failure, liver disease, rheumatoid arthritis, osteoarthritis and dementia. Result Laboratory service expenditures increased by $98 million in 2005/06 compared to 1996/97, or 3.6% per year after controlling for population growth and aging. Testing consistent with guideline-recommended care for chronic conditions explained one-third (1.2% per year) of this growth. Changes in treatment prevalence were just as important, contributing 1.5% per year. Hypertension was the most common condition, but renal failure and dementia showed the largest changes in prevalence over time. Changes in other laboratory expenditure including for those without chronic conditions accounted for the remaining 0.9% growth per year. Conclusion Increases in treatment prevalence were the largest driver of laboratory cost increases between 1996/97 and 2005/06. There are several possible contributors to increasing treatment prevalence, all of which can be expected to continue to put pressure on health care expenditures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».