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目標個人multimorbidity使用更多的醫療保健服務,采取更多的藥品。這可能會導致高的(OOP)醫療支出。因此,本研究旨在評估之間的聯係multimorbidity(兩個或兩個以上的慢性疾病)和OOP醫療支出在一個代表性的50歲或以上的成人。
設計橫斷麵的分析收集的數據從2016年的第4波愛爾蘭老齡化縱向研究。
設置
愛爾蘭。
參與者
社區50歲及以上的成人。
方法
廣義線性模型和log-link伽馬分布的錯誤是安裝在評估multimorbidity和OOP醫療支出之間的關係(包括全科醫生、急診科、門診、專家谘詢、住院、家庭護理和處方藥)。
結果總的來說,3453年(58.5%)參與者multimorbidity。那些與任何OOP的醫療保健支出,個人multimorbidity每年平均花費更多(€806.8兩個條件,€885.8三個或更多條件),比個人沒有條件(€580.3)。Pharmacy-dispensed醫藥費用的支出是最大的組成部分。multimorbidity患者平均花了更多的家庭收入equivalised醫療(兩個條件為7.1%,9.7%三個或更多條件),比沒有條件的人(5.0%)。強之間存在正相關的條件和OOP醫療支出之間(p < 0.001),有私人醫療保險和OOP醫療支出(p < 0.001)。之間存在強烈的負相關資格免費初級/醫院保健和高額補貼藥品和OOP醫療支出(p < 0.001)。
結論這項研究表明,在愛爾蘭multimorbidity OOP醫療支出增加,這是有問題的那些低收入的條件。這凸顯了需要財政負擔時要考慮設計multimorbidity醫療/資金係統地址,這樣可以最大化的獲得基本醫療最大的需要。
- 衛生經濟學
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- 老年醫學
- 國際衛生服務
數據可用性聲明
數據在公共、開放訪問存儲庫。研究人員感興趣的免費使用蒂爾達數據可能訪問的數據從以下網站:愛爾蘭社會科學數據檔案(ISSDA)都柏林大學學院http://www.ucd.ie/issda/data/tilda/。
這是一個開放的分布式條依照創作共用署名非商業性(4.0 CC通過數控)許可證,允許別人分發,混音,適應,建立這個工作非商業化,和許可他們的衍生產品在不同的協議,提供了最初的工作是正確地引用,給出合適的信用,任何更改表示,非商業使用。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/。
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本研究的優點和局限性
我們進行了多元和分位數回歸評估之間的聯係multimorbidity和自費(OOP)醫療保健支出。
我們使用數據從愛爾蘭老齡化縱向研究(蒂爾達),捕獲一個代表性的社區老年人在愛爾蘭。
蒂爾達隻采樣那些50歲或以上,因此,很大一部分的人口,他們可能有不同的模式multimorbidity和OOP醫療支出不包括在內。
家庭適應性和訪問醫療旅行費用並不包括在這種分析意味著OOP醫療支出可能會被低估。
介紹
Multimorbidity是兩個或兩個以上的同現慢性病在一個獨立的個體。multimorbidity的患病率及其複雜性近幾十年來一直在增加。1 - 4據估計,其患病率從13%到72%不等根據年齡和設置。5Multimorbidity是一個主要挑戰全世界個人和醫療保健係統。6
更大的醫療利用率7和複方用藥(5個或更多的使用常規藥物),8與multimorbidity相關的兩個主要挑戰,主要是由於額外的醫療保健需要有附加條件,但同時,由於產生的額外需求條件之間的相互作用。9高醫療利用和複方用藥人群multimorbidity也由單一條件醫療的焦點。這一條件集中體現在醫療係統,在臨床指南,專業護理規定,報銷係統和研究。10 - 13高醫療利用和複方用藥導致高水平的現金(OOP)醫療費用multimorbidity。14日15研究從一個高收入國家的範圍1 16(嗝)和中等收入國家17日(麥克風)顯示一個積極multimorbidity和OOP醫療支出之間的聯係。研究嗝估計有兩個或兩個以上的慢性疾病相關的支出就是經曆了那些沒有multimorbidity的倍數。1 16然而,研究1 16在嗝沒有占醫療福利分析,或在支出的分布進行了分析。1 16此外,最新的研究有必要嗝,OOP醫療支出可能上升由於增加使用處方藥,21增加研發昂貴的藥物,22人口老齡化23和日益流行的慢性疾病24和multimorbidity。1 - 4
有許多高OOP的潛在後果的醫療支出。14日15例如,高OOP醫療支出可能導致患者multimorbidity犧牲基本的生活必需品,可以對健康有負麵影響。25日26日Multimorbidity也能導致導致藥物和醫療不出席,14日26日27日這反過來會造成不良的健康影響。14日26日28日有潛力成為高OOP的醫療保健支出加劇了強勁的剝奪multimorbidity和社會經濟之間的聯係。29 30提供補貼或免費治療的操作可能預防慢性疾病帶來的經濟負擔。31日
健康保險在愛爾蘭
健康福利在愛爾蘭是極其複雜的。32家庭收入低於某一閾值(根據年齡不同),或在一個小比例的情況下,相對於他們的收入高的醫療費用,有資格獲得“醫學卡”。33例如,一個人在66歲年收入€184稅收,一周後可列支的費用,有權體檢卡。34沒有清晰的計算任意醫療卡片,35這是由不到1%的人口。36體檢卡使持有者有權免費初等、社區和醫院護理,和高額補貼處方藥。33數據收集的時候,醫療持卡人支付藥費的€2.50項,超過€每月25日。家庭沒有醫療卡,每月支付第一€144 community-dispensed處方藥,€750每年住院保健,€100 /緊急部門考勤37和平均費用€50 /全科醫生(GP)谘詢。38這個€50費用代表一個初級保健的歐洲最高的支付。39介紹了2005年,一個額外的資格層和成人與收入大約50%高於醫療卡片閾值有資格免費醫生保健通過GP名片。40超過70歲的成年人有權GP訪問卡不管收入。40其他政府計劃包括長期疾病方案允許某些長期的疾病或殘疾的人獲得免費藥物相關的疾病(糖尿病患者代表中的大多數方案)。41更為複雜的醫療保險在愛爾蘭是比例高(46%)42的私人健康保險(φ)。在愛爾蘭,自願φ支出水平的整體醫療資金的比例在歐洲排名第二。43φ計劃在愛爾蘭是自願的。大多數保險計劃是醫院的計劃,提供私人醫院和/或私人房間在公立醫院。44雖然這些計劃通常提供醫院以外的有限覆蓋服務。44φ更可能是老和更高的社會經濟地位。45
沒有信息的程度為multimorbidity OOP的醫療保健支出,或多因素如高額補貼的資格/免費醫療和φ為multimorbidity可能影響金融壓力。這些權利的影響因素以及分析multimorbidity在支出的分配並不包含在其他類似研究嗝。1 16此外,OOP醫療支出很可能增加。因此,我們旨在探索multimorbidity和OOP醫療支出之間的聯係使用多元回歸和分位數回歸分析占福利(醫療卡片和φ)隨著人口和社會經濟變量。
方法
我們使用一個橫斷麵研究設計和研究據報道強化流行病學的觀察性研究報告(閃光燈)的指導方針。46多元回歸分析是用來調查multimorbidity和OOP醫療支出之間的關係。愛爾蘭在老齡化縱向研究數據(蒂爾達)波447被使用。蒂爾達是一個代表性的研究社區在愛爾蘭50歲及以上的成人。48抽樣框在愛爾蘭Geodirectory所有住宅地址。49在波4中,有5977名受訪者。49居民住宅保健設施(N = 78)被排除在分析之外,因為他們的醫療模式利用不同於社區成年人。數據收集2016年1月和12月之間發生。數據收集使用計算機輔助個人麵試。
蒂爾達受訪者提供的列表36條件,問醫生診斷他們其中任何一個(在線補充附錄)。在這項研究中,我們開發了一個multimorbidity計數相結合的一些36條件給21更廣泛的條件(在線補充附錄B)基於數據可用性和蒂爾達此前的一項研究表明。50對於這一分析,multimorbidity被定義為兩個或兩個以上的這些條件的存在(在線補充附錄B)。
主要的結果變量是自述OOP醫療支出(細節的問題在線補充附錄C)。OOP醫療支出費用的承擔由病人直接保險不包括完整的健康商品或服務的成本。51服務和產品被認為是醫療保健,如果他們在聯合國的衛生部分的分類根據目的個人消費。52我們還包括社會保健服務可能需要的慢性疾病,即家庭護理服務(服務以支持人們繼續生活在自己的)。OOP醫療支出估計為以下服務:醫生、急診科,門診病人,醫療專家磋商,住院病人住院,家庭護理、處方藥和其他醫療費用。受訪者被要求排除由國家報銷或支付健康保險公司適用的地方。
家庭護理服務中,參與者被要求回憶他們在前一個月的支出,和處方藥是“平均”“每月”。計算12個月支出這兩個地區,數量乘以12(更多細節在線補充附錄D)。的限製,這是不可能準確地捕捉12個月支出(例如,如果有人沒有費用在過去一個月但大費用6個月前,他們的支出將被低估)。
φ溢價支出代表家庭支出的很大一部分愛爾蘭(平均約3%)。32在φ是高支出的國家,通常是包含在分析OOP醫療支出。33 53 54因此,φ溢價開支作為次要的結果變量。然而,φ溢價並不認為是OOP醫療保健支出的定義。因此,φ溢價支出不包括在回歸分析中。
醫療保健支出計算的財政負擔equivalised年度家庭收入花在醫療保健上的比例。16這一措施,為高經濟負擔20%的門檻,是用來允許澳大利亞比較類似的研究。16Equivalised家庭收入是一個調整後家庭收入衡量基於OECD-modified等值量表家庭大小55;家庭收入除以家庭的人數,與一個第一成人的體重0.5 0.3為每個額外的成人和孩子。
的細節,我們如何管理邊遠值被認為有可能是不正確的在線補充附錄E。
數據分析
本研究使用一個障礙模型分析OOP醫療支出。56障礙模型允許我們檢查決定消費醫療使用OOP的醫療保健支出,以及醫療保健支出的強度對於那些OOP醫療支出。用概率單位回歸模型的二進製結果任何OOP的醫療支出。參與者被認為如果他們有任何OOP的醫療保健支出OOP醫療支出在下列領域:醫生、藥品、急診、門診病人,過夜住院,家庭護理的專業醫療谘詢或其他的醫療支出。φ溢價支出被排除在調整分析,但共同支付與免賠額是包含在所有分析。廣義線性模型(GLM) log-link和伽馬分布的錯誤被用於模型強度OOP醫療支出與任何OOP的醫療保健支出。這種模式通常用於醫療支出數據57 58,讓我們更好地適應支出的長尾分布。補充分析用普通最小二乘法(OLS)回歸與支出變量進行對數轉換也(在線補充附錄F eTable 2)。無條件的分位數回歸進行理解OOP的獨立變量的影響醫療支出的支出在不同的點分布。結果提出了九分位數的分位數回歸分析,以便與先前的研究相比multimorbidity和OOP的醫療支出。18 19
完整個案分析用於所有回歸模型。兩組的分析,一係列的模型,首先包括變量麵臨有效性和滿足目標的研究,其次是兩個模型包括交互,然後一個模型包括額外的人口。probit和γ模型、年齡和家庭收入作為變量的平方,因為作者提出一個潛在的曲線這些變量和支出之間的關係。數量的條件之間的相互作用和醫療卡片,和數量的條件和φ是包含在probit和γ模型。補充分析年齡和條件的數量之間的交互也進行了(在線補充附錄F eTables 4和5)。促進可判斷的係數,家庭收入除以一千的相關概率單位和γ模型。
多元回歸分析控製了以下協變量:年齡、性別、持卡人身份(醫療卡片或全科醫生訪問持卡人),φ地位、教育、家庭收入、婚姻狀況和地理區域(城市/農村)。這些協變量選擇表麵有效性及其與multimorbidity協會5 29和醫療利用率。59符合之前的分析,60醫療持卡人和GP訪問持卡人陷入一組:持卡人,回歸分析的目的。長期疾病計劃資格並不包含在分析,因為考慮到合格標準,很可能與multimorbidity共線。統計分析進行了使用占據,V.15。
病人和公眾參與
研究問題和結論是與病人和公眾參與協商小組multimorbidity攜帶者。
結果
有5899個合格的受訪者年齡為50或以上。平均年齡為68.4歲(SD = 9.1)年,55.7%的女性受訪者和24.1% (N = 1421)有一個小學教育或更少。總的來說,有3453(58.5%)人multimorbidity(2 +條件)。受訪者與multimorbidity更容易老,女性和低教育程度。表1提供樣品的細節特征。
扣除支出φ溢價,平均年度報告OOP的醫療保健支出較高的個人multimorbidity(€806.8的兩個條件,€885.8的三個或更多條件)比那些沒有條件(€580.3)。那些沒有條件報道稍微平均花在φ(€449.1)比個人三個或更多條件(€363.2),而那些在一個條件最(€524.3)。表2提出年度未經調整的數據為所有參與者OOP醫療支出和財政負擔。
藥品支出是OOP的醫療保健支出的最大組成部分,尤其是對於multimorbidity。年平均OOP醫藥支出對於三個或更多條件€453.5,代表OOP總支出的51%。對於那些有兩個條件是€393.0,代表OOP總支出的49%。個人沒有條件花€161.1,代表整體OOP醫療支出的28%。個人multimorbidity報道更高的OOP醫院護理支出。被認為在條件團體之間沒有什麼差別的OOP的醫生和其他的醫療保健支出。
除了報告更高的OOP支出,個人multimorbidity equivalised家庭收入較低,比個人沒有條件。因此,患者的平均財政負擔multimorbidity更高,(7.1%的兩個條件,9.7%的三個或更多條件)比沒有條件的人(5.0%)。
概率的OOP支出
Probit模型(表3)安裝檢查關聯概率的經曆任何OOP的醫療保健支出。強之間存在正相關的慢性病和概率的OOP的醫療保健支出,為協變量調整後。與那些沒有健康狀況相比,模型1表明,有兩個條件概率增加20%的OOP的醫療保健支出,和三個或更多條件概率增加21% (在線補充附錄F eFigure 1)。持卡人與被5%不太可能有任何OOP醫療支出(模式1),這種聯係是重要的。持卡人的交互作用和慢性病有顯著的數量。因此這個模型提供了證據,作為一個持卡人對有OOP的醫療保健支出的影響更強,個體更多的條件。φ與被6%更可能有任何OOP的醫療保健支出,這種聯係是重要的。φ和交互影響的慢性疾病都具有統計學意義。因此,這個模型提供了證據,φ強的影響有OOP的醫療保健支出,個體更多的條件。性別、田園風光、收入和教育沒有發現重大關聯概率的OOP醫療支出。
OOP支出水平
glm與日誌鏈接和伽馬分布的錯誤(表4)安裝檢查協會的OOP醫療支出與任何OOP的醫療保健支出。強之間存在正相關的慢性病和OOP醫療保健支出,為協變量調整後。有三個或更多條件與79% (exp (0.580)) OOP的醫療保健支出高於沒有條件的人(模式1),這絕對是€425年度OOP支出更高(在線補充附錄F eFigure 2)。有兩個條件與43% (exp (0.356)) OOP的醫療保健支出高於人沒有條件,這絕對是€231年度OOP支出較高。
在模型1中,被持卡人48% (exp(−0.647))相比non-cardholders OOP的減少支出。對持卡人和交互影響的慢性病是統計學意義;更多的條件與持卡人身份對OOP產生較強的負麵影響醫療支出(在線補充附錄F eFigure 3)。φ是97% (exp(0.676))增加OOP醫療支出相比,個人沒有φ(模式1)。對φ和交互影響的慢性病是統計學意義,更多的條件與φ對OOP地位有更強的積極影響醫療支出(在線補充附錄F eFigure 4)。高收入、高教育程度和生活在一個城市也發現有積極與OOP醫療支出。使用OLS模型靈敏度分析(在線補充附錄F eTable 2)透露γ模型中發現類似的結果。
獨立變量的影響在不同的點的OOP支出分布
無條件的分位數回歸模型進行檢驗的數量之間的關係是否條件和OOP醫療支出(那些任何OOP醫療支出)不同的分布(OOP的醫療保健支出在線補充附錄F eTable 3)。強有力的積極multimorbidity和OOP醫療支出之間的聯係被發現(圖1)。例如,盡管三個或更多條件與OOP每年支出被€143.52更高分位數1中為個人,在最高的分位數與年度OOP高支出被€1029.98。
分位數回歸係數的影響自付(OOP)的醫療保健支出的條件(誤差代表SE)。
討論
該研究提供了證據在OOP醫療支出之間的差異和那些沒有multimorbidity。結果表明,在愛爾蘭multimorbidity增加個人的OOP的醫療保健支出的可能性超過20%。結果還表明,在multimorbidity與OOP大絕對增加醫療支出,甚至控製了幾個社會人口因素。我們調整的分析發現,平均來看,人們有兩個慢性病€771每年花在OOP醫療支出而花費€965三個或更多條件。這個地方很大經濟負擔(家庭收入花在醫療保健上的比例)在那些multimorbidity。研究確定的一個子集高OOP消費;8.6%的人有三個或更多條件上花了20%或更多的家庭收入equivalised醫療保健。使用無條件的分位數回歸,當看著支出最高的分位數,multimorbidity患者每年花費更多(€570的兩個條件和€1030的三個或更多條件)比那些沒有條件。
將這些結果放入背景下,2017年的一項研究發現患有結腸直腸癌OOP醫療支出幾乎每年€1600。61年然而,這包括間接成本,如衣服和照顧孩子,不占我們的分析。同樣,2019年,在所有健康和社會保健,OOP支出人均等同於€580。62年然而,這包括長期護理成本占很大比例的OOP成本在愛爾蘭。60
更高的發現患者的經濟負擔multimorbidity特別有關。很可能造成multimorbidity和醫療利用率之間的關係,7複方用藥,8社會經濟剝奪29 30,不得不離開有償就業。63年澳大利亞的一項研究與multimorbidity的老年人16發現了類似的財政負擔水平在這項研究中發現的。這是奇怪,因為這兩個國家之間有很多相似之處的衛生係統。64 65之間的聯係的條件和更大的OOP醫療支出從嗝的研究結果是一致的1 16和中等收入國家。18 - 20 66然而,未經調整的結果表明,multimorbidity(與OOP不到雙重增加醫療支出,相比之下,那些沒有條件。在美國和澳大利亞研究顯示更大的增加與multimorbidity相關支出。1 16強效應在高開支符合最近的兩項研究在中等收入國家進行的。18 19這可能是由特定的組合條件與高OOP的醫療保健支出,14或者幹脆不整合multimorbidity(條件需要不同的管理方法和/或有不同的病因學)而不是整合multimorbidity(條件要求類似的管理方法和/或有相似的病因學)。6
類似的結果在美國找到1和澳大利亞,16我們的研究結果發現pharmacy-dispensed藥物的最大貢獻者OOP支出,特別是對於multimorbidity。盡管許多人multimorbidity是資格獲得高額補貼或免費藥物在愛爾蘭通過醫療卡片或長期疾病計劃資格(糖尿病患者中代表多數方案和有權免費糖尿病的藥物)。67年然而,對於那些沒有資格獲得這些計劃,高OOP支出可能是由於藥品支出的上限。數據收集的時候,那些沒有資格獲得醫療卡片或長期疾病計劃要求每個家庭每月支付€144通過藥物支付方案。68年但應該注意的是,這些藥物支付方案帽€100 /月2022年1月。69年在愛爾蘭目前的計劃衛生係統改革涉及承諾免費(一定範圍內的)醫生和醫院護理和引入不同的藥物戶支付方案閾值€72。70年鑒於藥物一大因素OOP的醫療保健支出,幹預來減少不必要的或不合適的處方應考慮這可能考慮到積極作用對OOP醫療支出和健康結果。這些可能包括臨床指南占multimorbidity,71年deprescribing幹預72年或幹預措施,減少製藥業和醫生之間的相互作用。73年幹預提高水平的通用的處方74年和減少藥物的成本75年也將是有益的。
結果突出的對比影響醫療卡片和φ愛爾蘭OOP支出在衛生係統。醫療卡片,允許人們免費或者以高額補貼的醫療保健,發現OOP的醫療保健支出,減少48%。這種緩解效應被發現與multimorbidity更強的人。中國的研究66年multimorbidity和OOP的醫療支出之間找到了一個強大的協會公共福利和OOP支出減少。我們的研究發現,φ與OOP高出61%的醫療保健支出(不含φ溢價)支出,和驚人的增加multimorbidity的人明顯更大。強勁的φ和OOP增加醫療支出之間的聯係可能是φ在愛爾蘭醫療輔助作用。76年在補充市場,φ提供訪問服務覆蓋的公共福利,但給了φ購買者的選擇一個私人提供者和跳過等待公共資金資助的治療能力。76年補充市場可能增加支出為φ,因為更高的自付部分與私人保健有關。也有可能,這種關係受到φ的人能夠負擔得起,使用和支付一定的醫療保健服務,相對於那些沒有φ。77年φ也被認為在愛爾蘭發揮互補作用76年(包括服務不受公共福利和償付一些法定收費),因此應該提供一些金融保護。然而,考慮到強關聯φ和OOP醫療支出增加,這種互補的角色似乎超出了輔助作用。
考慮到那些沒有醫療卡片或φ的低收入更可能報告一個尚未被滿足的醫療需求77年增加醫療收入閾值卡,包括免費的醫生和醫院護理和高額補貼的藥物,可能會對multimorbidity患者有益。這種方法的好處是進一步強調,這項研究的結果,相關的醫療卡片顯著減少OOP醫療成本,以及multimorbidity收入較低和較高的支出,平均。另一個有用的措施multimorbidity人會解決已知的醫療卡片吸收障礙包括缺乏權利意識,潛力的恥辱和大型行政負擔33因為有證據表明,31%的人享有醫療卡片不主張。33然而,降低OOP成本將沒有完全解決訪問問題如果不協調的護理13為公共服務和長時間的等待78年不解決。77年
關於未來的研究,類似的其他群體的研究,例如,殘疾人沒有multimorbidity可以提供有趣的發現,因為他們可能有不同的收入水平和OOP醫療保健支出。出於類似的原因的研究那些50歲以下,他們可能也有不同的模式multimorbidity可能提供有價值的發現。未來的研究可以分層OOP醫療支出權利地位的分析。同時,分析使用直接支出的措施如保險數據庫或醫療記錄可以提供更有效的結果。這將解決該研究的潛在回憶偏倚的限製。這可能也有助於促進更大的訪問數據在患有認知障礙或人講英語以外的其他語言。然而,愛爾蘭的IT基礎設施需要改進和深入研究人員以進行這些類型的研究。
優勢和局限性
這項研究有幾個優點和局限性。首先,本研究的主要力量,蒂爾達了代表性的成年人在愛爾蘭。本研究的一個限製是使用自我報告的調查數據,可以創建一個回憶偏倚。具體地說,它可能導致慢性病的漏報79 80和謊報的常規醫療服務利用率。81年這可能是那些高消耗更多的問題,因為信息的更大的體積。然而,蒂爾達數據的最近的一項研究發現,病人自我報告醫療利用率是準確的幾個衛生服務。82年然而,這些發現並不直接適用於支出數據。計算12個月對家庭護理服務的支出和處方藥的每月金額乘以12也是一種限製。另一個限製是,家庭適應性,醫療設備和訪問醫療旅行費用並不包括在這種分析意味著OOP醫療支出可能會被低估。總的來說,回歸模型很容易未被注意的異質性,因此,需要謹慎的解釋。衡量non-subsistence收入的比例(收入不用於生存)花在醫療保健、蒂爾達內不可用,可能允許增加財政負擔的理解。83 84使用疾病數來表示multimorbidity既有優點和局限性;它的主要限製是每個條件的嚴重程度是不考慮。85年它的主要優勢在於它是唯一multimorbidity測量與所有三個基本結果multimorbidity核心結果集的研究:死亡率、心理健康狀況和健康相關的生活質量。beplay体育相关新闻85年最後,本研究觀察的本質意味著它很容易受到殘餘混雜和選擇偏見。
結論
Multimorbidity與顯著增加OOP的醫療保健支出,特別是對於那些在醫療上花更多的錢,並導致更高的經濟負擔,尤其是對那些在更socioeconomically弱勢群體。高經濟負擔會有一係列的負麵影響,包括不良臨床結果和成本遞不/沒有。資格免費醫療和藥品高額補貼這些OOP醫療成本大大降低。因此,廣泛獲得免費醫療有潛力減少高multimorbidity患者經濟負擔。
數據可用性聲明
數據在公共、開放訪問存儲庫。研究人員感興趣的免費使用蒂爾達數據可能訪問的數據從以下網站:愛爾蘭社會科學數據檔案(ISSDA)都柏林大學學院http://www.ucd.ie/issda/data/tilda/。
倫理語句
病人同意出版
倫理批準
倫理批準蒂爾達研究受到了三一學院研究倫理委員會(引用。151506)。參與者給知情同意參與這項研究之前的部分。
確認
作者要感謝所有那些參與愛爾蘭老齡化縱向研究,和蒂爾達提供訪問數據。
引用
腳注
推特@LarkinJames、@FrankMoriarty @susanmsmithm
貢獻者傑是首席研究員,參與概念、設計、實現和這項研究的分析和報告。短信是gaurantor因此負責整個內容。BW提供實質性貢獻的概念、設計、分析和報告的工作。調頻提供實質性貢獻設計、分析和報告的工作。PH值、BC和SMS提供實質性的貢獻的概念,設計和報告的工作。傑,BW,調頻,公元前,PH值和短信都閱讀和批準最終的手稿並同意負責所有方麵的工作。
資金這項研究是傑博士的一部分,這是由健康研究委員會(cda - 2018 - 003)。蒂爾達,這是基於最初的研究,是由愛爾蘭衛生部,愛爾蘭生活和大西洋慈善基金會。公元前由健康研究委員會(HRB)新興研究員獎(eia - 2019 - 09年)。
相互競爭的利益沒有宣布。
病人和公眾參與病人和/或公眾參與設計,或行為,或報告,或傳播本研究計劃。是指部分進一步了解細節的方法。
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