Towards a Health Economic Simulation Model of Type 2 Diabetes in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this thesis was to provide part of the data required in updating/developing computer simulation models (CSMs) for type 2 diabetes mellitus (T2DM) using data obtained from routine clinical practice in Sweden. In paper I, evolution of five biomarkers (i.e., HbA1c, systolic blood pressure, BMI, LDL and total to HDL cholesterol ratio) over time was estimated using data on 5,043 newly diagnosed T2DM patients from the Swedish National Diabetes Register (NDR) and a dynamic panel data framework. The results indicated that difference between individuals with high and low biomarker values at the baseline was diminishing over time. In paper II, we estimated and validated the risk equations for the first and second major macrovascular events after diagnosis during the five years of follow up using the data on 29,034 T2DM patients from the NDR. We used the Weibull proportional hazard regression to estimate these equations. We found within- and between-event heterogeneities in associations between explanatory variables and the risk of experiencing an event. Validation analysis indicated that all equations had reasonable predictive accuracy in the test sample. In paper III, health utility weights associated with several T2DM-related complications were estimated using survey data on the Swedish version of EuroQol (EQ-5D) instrument among 1,757 T2DM patients collected by the NDR in 2008. The results indicated that history of kidney disorders (–0.114) and stroke (–0.111) had the highest negative effects on the UK EQ-5D index score. Using the UK and Swedish tariffs resulted in discrepant estimates, possibly leading to divergent results from cost–utility analyses. In paper IV, an existing cohort model of T2DM in Sweden was updated using equations from papers II and III, and was used to estimate the lifetime costs and benefits of three second-line treatment alternatives, i.e., GLP-1 agonists, DPP-4 inhibitors, or NPH insulin, as add-on to metformin among T2DM patients in Sweden failing to reach Hba1c ≤ 7% with metformin alone. The results indicated that assuming a willingness to pay of SEK 500,000 per QALY gained in Sweden, treatment strategy with GLP-1 can be considered cost-effective compared to DPP-4 or NPH insulin as second line treatment. The results indicated the importance of developing and refining the equations required in CSMs as new data become available. The data presented in the current thesis are representative of the current clinical practice in Sweden and hence it is suggested that using these data in economic evaluations of T2DM treatment strategies might provide more relevant and accurate results for policy-making in Sweden. (Less)
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».