Effets des tendances à long terme de l'obésité sur l'utilisation de soins de santé au Québec
Bibliographic record
Abstract
Les personnes obèses sont plus à risque de souffrir de problèmes de santé tels que le diabète, l'hypertension et les maladies cardiaques. Elles sont également susceptibles d'utiliser davantage de ressources médicales que les personnes de poids santé et, ce faisant, d'augmenter les coûts du système de santé. La prévalence de l'obésité étant en hausse depuis le milieu des années 80 au Québec, il y a lieu de croire que l'utilisation de ressources médicales, et donc les dépenses en santé liées à l'obésité, ne feront qu'augmenter dans les prochaines années. Ce mémoire utilise un modèle de microsimulation dynamique pour projeter la santé et la prévalence de l'obésité de la population québécoise entre 2010 et 2050, afin d'identifier l'utilisation future des ressources médicales attribuables à l'obésité. L'approche longitudinale du modèle permet de prendre en considération des différences d'espérance de vie entre les individus qui souffrent d'obésité et ceux de poids santé. Ceci permet de prendre en considération l'arbitrage entre la durée de vie et les années où les individus souffrent de maladies, ce qui a un effet important sur l'utilisation de ressources. Sur une période de 40 ans, l'élimination de l'obésité permettrait de réduire de 864 055 le nombre de nuits d'hospitalisation de courte durée et de diminuer de 665 000 le nombre de consultations auprès d'omnipraticiens et de médecins spécialistes. Inversement, il y aurait une augmentation significative du nombre de personnes en institution. En utilisant des coûts moyens pour les consultations auprès de médecins, pour les nuits d'hospitalisation et pour l'institutionnalisation, il ressort des analyses que l'obésité est responsable de 2,6 % des dépenses de santé au Québec. Similairement, une personne souffrant d'obésité coûte, au cours de sa vie, environ 14 % de plus que si elle n'en souffrait pas. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Utilisation de soins de santé, dépenses de santé, obésité, vieillissement
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".