Cost of healthcare utilization associated with incident cardiovascular and renal disease in individuals with type 2 diabetes: A multinational, observational study across 12 countries
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine how the development of cardiovascular and renal disease (CVRD) translates to hospital healthcare costs in individuals with type 2 diabetes (T2D) initially free from CVRD. METHODS: Data were obtained from the digital healthcare systems of 12 nations using a prespecified protocol. A fixed country-specific index date of 1 January was chosen to secure sufficient cohort disease history and maximal follow-up, varying between each nation from 2006 to 2017. At index, all individuals were free from any diagnoses of CVRD (including heart failure [HF], chronic kidney disease [CKD], coronary ischaemic disease, stroke, myocardial infarction [MI], or peripheral artery disease [PAD]). Outcomes during follow-up were hospital visits for CKD, HF, MI, stroke, and PAD. Hospital healthcare costs obtained from six countries, representing 68% of the total study population, were cumulatively summarized for CVRD events occurring during follow-up. RESULTS: In total, 1.2 million CVRD-free individuals with T2D were identified and followed for 4.5 years (mean), that is, 4.9 million patient-years. The proportion of individuals indexed before 2010 was 18% (n = 207 137); 2010-2015, 31% (361 175); and after 2015, 52% (609 095). Overall, 184 420 (15.7%) developed CVRD, of which cardiorenal disease was most frequently the first disease to develop (59.7%), consisting of 23.0% HF and 36.7% CKD, and more common than stroke (16.9%), MI (13.7%), and PAD (9.7%). The total cumulative cost for CVRD was US$1 billion, of which 59.0% was attributed to cardiorenal disease, 3-, 5-, and 6-fold times greater than the costs for stroke, MI, and PAD, respectively. CONCLUSION: Across all nations, HF or CKD was the most frequent CVRD manifestation to develop in a low-risk population with T2D, accounting for the highest proportion of hospital healthcare costs. These novel findings highlight the importance of cardiorenal awareness when planning healthcare.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».