Facteurs associés aux dépenses élevées en soins de santé chez les patients atteints de schizophrénie
Bibliographic record
Abstract
Introduction La compréhension des motifs de la grande variation des dépenses en soins de santé chez les patients atteints de schizophrénie est susceptible de contribuer à l’élaboration d’interventions visant à améliorer les résultats pour les patients et l’efficience des dépenses en soins de santé. Notre étude visait à déterminer les facteurs associés aux dépenses élevées en soins de santé chez les patients atteints de schizophrénie. Méthodologie Cette étude transversale en série a utilisé les dossiers de santé administratifs de résidents de l’Alberta (Canada) entre le 1er janvier 2008 et le 31 décembre 2017 ainsi que les méthodes provinciales d’établissement des coûts afin de calculer les dépenses totales en soins de santé et les coûts par secteur. Les facteurs modifiant la probabilité d’être un patient à coût élevé (dans le 95e percentile ou plus) atteint de schizophrénie ont été estimés au moyen d’équations d’estimation généralisées. Résultats Cette étude a recueilli 242 818 années‑personnes d’observations chez 38 177 patients atteints de schizophrénie. Une probabilité accrue d’être un patient à coût élevé a été associée à un âge plus jeune (18 à 29 ans), le fait d’être de sexe masculin, un état de logement instable et des besoins de soins dans de multiples spécialités médicales. Les associations estimées les plus fortes entre l’état d’un patient à coût élevé et la comorbidité concernaient le cancer métastatique (RC = 2,26) et la cirrhose (RC = 2,07). À l’opposé, la polypharmacie a été associée à une diminution de la probabilité de coûts élevés comparativement aux patients non traités. Conclusion Les facteurs associés au fait d’être un patient à coût élevé résultent d’interactions complexes entre facteurs individuels, facteurs structurels et facteurs liés au traitement. Les efforts visant à améliorer les résultats des patients et à faire face à la hausse des coûts des soins de santé doivent tenir compte de la valeur de l’affectation des ressources au dépistage précoce et au soutien des patients atteints de schizophrénie ainsi qu’à la prévention et à la gestion de la comorbidité
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".