Introduction: Our objective was to estimate the future direct health care costs due to diabetes for a 10-year period in Canada using national survey data, a validated diabetes risk prediction tool and individual-level attributable cost estimates.
Methods: We used the Diabetes Population Risk Tool to predict the number of new diabetes cases in those aged 20 years and above over a 10-year period (to 2022), using 2011 and 2012 Canadian Community Health Survey data. We derived attributable costs due to diabetes from a propensity-matched case control study using the Ontario Diabetes Database and other administrative data. We calculated total costs by applying the respective attributable costs to the incident cases, accounting for sex, year of diagnosis and annual disease-specific mortality rates.
Results: The predicted 10-year risk of developing diabetes for the Canadian population in 2011/12 was 9.98%, corresponding to 2.16 million new cases. Total health care costs attributable to diabetes during this period were $7.55 billion for females and $7.81 billion for males ($15.36 billion total). Acute hospitalizations accounted for the greatest proportion of costs (43.2%). A population intervention resulting in 5% body weight loss would save $2.03 billion in health care costs. A 30% risk-reduction intervention aimed at individuals with the highest diabetes risk (i.e. the top 10% of the highest-risk group) would save $1.48 billion.
Conclusion: Diabetes represents a heavy health care cost burden in Canada through to the year 2022. Our future cost calculation method can provide decision makers and planners with an accessible and transparent tool to predict future expenditures attributable to the disease and the corresponding cost savings associated with interventions.
Introduction: Notre objectif était d’estimer les coûts de santé directs liés au traitement du diabète au Canada sur 10 ans, à l’aide de données de sondages nationaux et d’un outil de prévision du risque de diabète, ainsi que les coûts par personne.
Méthodologie: Nous avons utilisé le Diabetes Population Risk Tool pour estimer le nombre de nouveaux cas de diabète chez les personnes âgées de 20 ans et plus sur 10 ans (jusqu'en 2022) à l’aide des données de 2011 et de 2012 de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes. Nous avons évalué les coûts liés au diabète à partir d’une étude de cohorte faisant appel à l’appariement par score de propension, en utilisant la base de données sur le diabète de l’Ontario ainsi que d’autres données administratives. Nous avons calculé les coûts totaux en utilisant les coûts associés aux nouveaux cas, en tenant compte du sexe, de l’année du diagnostic et des taux de mortalité annuels dus à la maladie.
Résultats: D'après nos calculs, le risque de développer le diabète sur 10 ans s’élevait pour la population canadienne en 2011-2012 à 9,98 %, soit 2,16 millions de nouveaux cas. Les coûts totaux en soins de santé imputables au diabète pendant cette période sont de 15,36 milliards (7,55 milliards pour les femmes et 7,81 milliards pour les hommes). Ce sont les hospitalisations de courte durée qui constituent la majeure partie de ces coûts (43,2 %). Des interventions menées au sein de la population entraînant une perte de poids de 5 % au sein de la population permettraient de réduire les coûts des soins de santé de 2,03 milliards de dollars. Une réduction du risque de 30 % obtenue grâce à des interventions auprès des personnes à plus haut risque de développer le diabète (c.‑à‑d. les 10 % au sommet du groupe à risque le plus élevé) entraînerait des économies de l’ordre de 1,48 million de dollars.
Conclusion: D'ici 2022, le diabète va constituer un lourd fardeau financier pour le système de santé canadien. Notre méthode de calcul des coûts à venir offre aux décideurs et aux planificateurs un outil accessible et clair susceptible de leur permettre de prévoir les dépenses imputables à la maladie et les économies potentielles de coûts associées aux interventions.
Keywords: Canada; attributable cost; diabetes; economics; incidence; prediction model.