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Enregistrement W2615677123 · doi:10.1371/journal.pone.0176128

Direct and indirect costs of diabetes mellitus in Mali: A case-control study

2017· article· en· W2615677123 sur OpenAlexaff
Clara Bermúdez‐Tamayo, Stéphane Besançon, Mira Johri, Sidibe Assa, Jonathan B. Brown, Kaushik Ramaiya

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAbsenteeismIndirect costsDiabetes mellitusObservational studyTotal costMedical costsHealth careDemographyRetrospective cohort studyProductivityEconomic costType 2 Diabetes MellitusEmergency medicineEnvironmental healthGerontologyInternal medicinePsychologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes mellitus (DM) is one of the most burdensome chronic diseases and is associated with shorter lifetime, diminished quality of life and economic burdens on the patient and society as a result of healthcare, medication, and reduced labor market participation. We aimed to estimate the direct (medical and non-medical) and indirect costs of DM and compare them with those of people without DM (ND), as well as the cost predictors. METHODS AND FINDINGS: Observational retrospective case-control study performed in Mali. Participants were identified and randomly selected from diabetes registries. We recruited 500 subjects with DM and 500 subjects without DM, matched by sex and age. We conducted structured, personal interviews. Costs were expressed for a 90-day period. Direct medical costs comprised: inpatient stays, ICU, laboratory tests and other hospital visits, specialist and primary care doctor visits, others, traditional practitioners, and medication. Direct non-medical costs comprised travel for treatment and paid caregivers. The indirect costs include the productivity losses by patients and caregivers, and absenteeism. We estimate a two-part model by type of service and a linear multiple regression model for the total cost. We found that total costs of persons with DM were almost 4 times higher than total cost of people without DM. Total costs were $77.08 and $281.92 for ND and DM, respectively, with a difference of $204.84. CONCLUSIONS: Healthcare use and costs were dramatically higher for people with DM than for people with normal glucose tolerance and, in relative terms, much higher than in developed countries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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