Health Care Use and Costs in the Decade After Identification of Type 1 and Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze trends in health care costs in the decade after identification of diabetes, contrasting type 1 and 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: The Canadian National Diabetes Surveillance System criteria were applied to administrative databases to identify incident diabetes cases in 1992. Cases were categorized as type 1 or type 2 diabetes based on patterns of drug use. Per capita health care costs (in 2001 Canadian dollars) for five resource categories were estimated according to the type of diabetes, for the year before identification (1991) and 10 years after (1992-2001) identification of the cases. RESULTS: We identified 156 type 1 and 3,469 type 2 incident cases of diabetes, from a population base of approximately 950,000. The mean (+/-SD) age of case subjects at index was 61.2 +/- 16.7 years, and 54% of subjects were male. Overall annual per capita health expenditures rose considerably in the year after identification of diabetes but then stabilized at a lower level for the next 9 years, ranging from $3,800 to $4,400. From 1992 to 2001, diabetic individuals used $137.1 million in health care resources, most of which (96%) was attributable to type 2 diabetes. The average 10-year cost per individual with diabetes was $37,820 ($33,684 per type 1 and $38,006 per type 2 diabetes case; adjusted P = 0.45). CONCLUSIONS: Total health expenditures for diabetes are driven by the much larger prevalence of type 2 compared with type 1 diabetes. Policymakers need to acknowledge and allocate resources for diabetes prevention and management accordingly.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».