Coûts des soins de santé et effets du syndrome post-COVID-19 au Canada
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Alors que les preuves de l'impact à long terme sur la santé de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) ne cessent de s'accumuler au Canada, les coûts et l'impact sur la santé du syndrome post-COVID-19 (SPC) constituent une préoccupation majeure, en particulier alors que le système de santé reste soumis à des pressions considérables.La présente étude vise à estimer les coûts des soins de santé et la diminution des années de vie ajustées en fonction de la qualité (AVAQ) par cas de SPC et par cas d'infection aiguë de la COVID-19 selon le statut vaccinal.Méthodes : Nous avons tout d'abord procédé à une analyse documentaire rapide afin d'estimer 1) la probabilité de développer un SPC à la suite d'une infection causée par la COVID-19 en fonction du statut vaccinal, 2) la probabilité de chaque affection communément associée au SPC, 3) les coûts des soins de santé et les diminutions des AVAQ associées à chaque affection et 4) le nombre de cas de SPC actuellement au Canada.Deuxièmement, nous avons utilisé les données obtenues dans le cadre de l'analyse documentaire pour concevoir un outil permettant d'estimer les coûts et les diminutions des AVAQ pour chaque cas de SPC et de COVID-19.Résultats : Les coûts du SPC pour chaque cas de COVID-19 varient entre 1 675 $ et 7 340 $, et les diminutions des AVAQ varient entre 0,047 et 0,206 au cours de la première année suivant l'infection causée par la COVID-19.De façon générale, les coûts et le nombre d'AVAQ sont plus élevés dans le cas des personnes qui n'étaient pas vaccinées lorsqu'elles ont été infectées.Nous avons estimé que le fardeau total du SPC pour le système de santé canadien se situerait entre 7,8 et 50,6 milliards de dollars canadiens d'après les estimations du SPC jusqu'au printemps 2023.Conclusion : Cet article démontre l'importance du fardeau sanitaire et économique potentiel du SPC pour les Canadiens, ainsi que l'importance de la vaccination et d'autres stratégies de contrôle de l'infection pour réduire les coûts et les effets à long terme.
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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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".