Clinical burden of diabetes in Italy in 2018: a look at a systemic disease from the ARNO Diabetes Observatory
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Diabetes is a highly prevalent disease worldwide and represents a challenge for patients and healthcare systems. This population-based study evaluated diabetes burden in Italy in 2018 by assessing all aspects of outpatient and hospital care. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We investigated data of 11 300 750 residents in local health districts contributing to ARNO Diabetes Observatory (~20% of Italian inhabitants). All administrative healthcare claims were analyzed to gather information on access to medical resources. Subjects with diabetes, identified by antihyperglycemic drug prescriptions, disease-specific copayment exemption and hospital discharge codes, were compared with age, sex and residency-matched non-diabetic individuals. RESULTS: We identified 697 208 subjects with ascertained diabetes, yielding a prevalence of 6.2% (6.5% in men vs 5.9% in women, p<0.001). Age was 69±15 (mean±SD). As compared with non-diabetic subjects, patients with diabetes received more prescriptions of any drugs (+30%, p<0.001), laboratory tests, radiologic exams and outpatient specialist consultations (+20%, p<0.001) and were hospitalized more frequently (+86%, p<0.001), with a longer stay (+1.4 days, p<0.001). Although cardiovascular diseases accounted for many hospital discharge diagnoses, virtually all diseases contributed to the higher rate of hospital admissions in diabetic subjects (235 vs 99 per 1000 person-years, p<0.001). Healthcare costs were >2-fold higher in subjects with diabetes, mainly driven by hospitalizations and outpatient care related to chronic complications rather than to glucose-lowering drugs, diabetes-specific devices, or metabolic monitoring. CONCLUSIONS: The burden of diabetes in Italy is particularly heavy and, as a systemic disease, it includes all aspects of clinical medicine, with consequent high expenses in all areas of healthcare.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».