Impact of diabetes on healthcare costs in a population‐based cohort: a cost analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To estimate the healthcare costs attributable to diabetes in Ontario, Canada using a propensity-matched control design and health administrative data from the perspective of a single-payer healthcare system. METHODS: Incident diabetes cases among adults in Ontario were identified from the Ontario Diabetes Database between 2004 and 2012 and matched 1:3 to control subjects without diabetes identified in health administrative databases on the basis of sociodemographics and propensity score. Using a comprehensive source of administrative databases, direct per-person costs (Canadian dollars 2012) were calculated. A cost analysis was performed to calculate the attributable costs of diabetes; i.e. the difference of costs between patients with diabetes and control subjects without diabetes. RESULTS: The study sample included 699 042 incident diabetes cases. The costs attributable to diabetes were greatest in the year after diagnosis [C$3,785 (95% CI 3708, 3862) per person for women and C$3,826 (95% CI 3751, 3901) for men], increasing substantially for older age groups and patients who died during follow-up. After accounting for baseline comorbidities, attributable costs were primarily incurred through inpatient acute hospitalizations, physician visits and prescription medications and assistive devices. CONCLUSIONS: The excess healthcare costs attributable to diabetes are substantial and pose a significant clinical and public health challenge. This burden is an important consideration for decision-makers, particularly given increasing concern over the sustainability of the healthcare system, aging population structure and increasing prevalence of diabetic risk factors, such as obesity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».