Simple calculator to estimate the medical cost of diabetes in sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To design a medical cost calculator and show that diabetes care is beyond reach of the majority particularly patients with complications. METHODS: Out-of-pocket expenditures of patients for medical treatment of type-2 diabetes were estimated based on price data collected in Benin, Burkina Faso, Guinea and Mali. A detailed protocol for realistic medical care of diabetes and its complications in the African context was defined. Care components were based on existing guidelines, published data and clinical experience. Prices were obtained in public and private health facilities. The cost calculator used Excel. The cost for basic management of uncomplicated diabetes was calculated per person and per year. Incremental costs were also computed per annum for chronic complications and per episode for acute complications. RESULTS: Wide variations of estimated care costs were observed among countries and between the public and private healthcare system. The minimum estimated cost for the treatment of uncomplicated diabetes (in the public sector) would amount to 21%-34% of the country's gross national income per capita, 26%-47% in the presence of retinopathy, and above 70% for nephropathy, the most expensive complication. CONCLUSION: The study provided objective evidence for the exorbitant medical cost of diabetes considering that no medical insurance is available in the study countries. Although the calculator only estimates the cost of inaction, it is innovative and of interest for several stakeholders.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».