Economic impact of the episode of dengue fever in the city of Teresina, Piauí, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Dengue is considered the most important arboviral internationally. An estimated 390 million people infected annually by the dengue virus and about a quarter expressed some level of clinical severity. In the last decade, Brazil has been contributing to the global burden of dengue in the Western hemisphere, despite investments to control the vector mosquitoes and thus attempting to reduce disease transmission. Objective: To analyze the economic impact of dengue episode from the perspectives of the public payer and society, in outpatients and inpatients served in public and private health sectors and realize systematic literature review about dengue costs in the Americas countries. Methods: This is an economic evaluation in health care, using the method of macro and micro costing, which sets up a cost analysis of an episode of dengue among ambulatory and hospital with suspected dengue cases treated in the public and private sectors. Patients were interviewed at the beginning of the episode of dengue and approximately 30 days after the onset of symptoms. Results and discussion: The results presented were based on interviews of 415 patients included in the study. Of the respondents, 355 (85.5%) were ambulatory and 60 (14.5%) of the group of hospitalized group. Considering the perspective of society, the average cost per unit of outpatient care in the public sector was $ 72 and in the private sector was USD 500. For hospitalized cases, the overall average costs for patients treated in the public sector were about four times higher (270 USD), while in the private sector, about 1.5 times higher than ambulatory patients (835 USD). Considering the prospect of paying assessed only the public sector, where the average cost per outpatient ward was USD 31 and USD 198 hospitals was lower than the assessment value from the perspective of society. Conclusion: Dengue is a high cost in the private and public health care economy as well as to society, beyond that costs vary according to the sector of care (outpatient and inpatient).
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».