The cost of diabetes in Latin America and the Caribbean in 2015: Evidence for decision and policy makers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The financial implications of the increase in the prevalence of diabetes in middle-income countries represents one of the main challenges to health system financing and to the society as a whole. The objective of this study was to estimate the economic cost of diabetes in Latin America and the Caribbean (LAC) in 2015. METHODS: The study used a prevalence-based approach to estimate the direct and indirect costs related to diabetes in 29 LAC countries in 2015. Direct costs included health care expenditures such as medications (insulin and oral hypoglycemic agents), tests, consultations, hospitalizations, emergency visits and treating complications. Two different scenarios (S1 and S2) were used to analyze direct cost. S1 assumed conservative estimates while S2 assumed broader coverage of medication and services. Indirect costs included lost resources due to premature mortality, temporary and permanent disabilities. RESULTS: In 2015 over 41 million adults (20 years of age and more) were estimated to have Diabetes Mellitus in LAC. The total indirect cost attributed to Diabetes was US$ 57.1 billion, of which US$ 27.5 billion was due to premature mortality, US$16.2 billion to permanent disability, and US$ 13.3 billion to temporary disability. The total direct cost was estimated between US$ 45 and US$ 66 billion, of which the highest estimated cost was due to treatment of complications (US$ 1 616 to US$ 26 billion). Other estimates indicated the cost of insulin between US$ 6 and US$ 11 billion; oral medication US$ 4 to US$ 6 billion; consultations between US$ 5 and US$ 6 billion; hospitalization US$ 10 billion; emergency visits US$ 1 billion; test and laboratory exams between US$ 1 and US$ 3 million. The total cost of diabetes in 2015 in LAC was estimated to be between US$ 102 and US$ 123 billion. On average, the annual cost of treating one case of diabetes mellitus (DM) in LAC was estimated between US$ 1088 and US$ 1818. Per capita National Health Expenditures averaged US$ 1061 in LAC. CONCLUSIONS: Diabetes represented a major economic burden to the countries of Latin America and the Caribbean in 2015. The estimates presented here are key information for decision-making that can be used in the formulation of policies and programs to achieve greater efficiency and effectiveness in the use of resources for diabetes prevention in the 29 countries of LAC.
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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 | 0,008 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».