Direct and indirect health economic impact of hypoglycaemia in a global population of patients with insulin-treated diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The Hypoglycaemia Assessment Tool (HAT) study investigated the health economic impact of hypoglycaemic events in 24 countries, including countries without previously published data on hypoglycaemia. METHODS: Self-assessment questionnaires and patient diaries (4-week prospective period) were completed by adults with type 1 (T1D) or type 2 diabetes (T2D) treated with insulin for more than 12 months (N = 27,585). RESULTS: Direct economic impacts of hypoglycaemia during the 4-week prospective period, included increased blood glucose monitoring (reported by 69.7% [T1D] and 60.9% [T2D] of patients), hospitalisation (T1D 2.1%; T2D 3.4% of patients) and medical contact (clinic or telephone; T1D 3.8%; T2D 6.8% of patients). Regional variation in medical contact and hospitalisation was found, with the highest usage in Russia (T1D 17.1%; T2D 17.3%), and Latin America (T1D 5.2%; T2D 6.8%) respectively. Indirect economic impacts following hypoglycaemia included loss of productivity due to absence from work or study; 3.9% (T1D) and 6.2% (T2D) of patients. Regional differences in work productivity were noted among patients with T2D, with a low prevalence in Northern Europe and Canada (0.9%) and high in Southeast Asia (14.6%). CONCLUSIONS: This study shows that hypoglycaemia has a significant but variable impact on the economics of diabetes healthcare globally.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».