MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1834728951 · doi:10.1016/j.clinthera.2015.05.496

Evaluating the Cost of Bringing People with Type 2 Diabetes Mellitus to Multiple Targets of Treatment in Canada

2015· article· en· W1834728951 sur OpenAlexaboutno aff
Rasmus Skovgaard, Uffe Jon Ploug, Barnaby Hunt, William J. Valentine

Notice bibliographique

RevueClinical Therapeutics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNovo Nordisk
Mots-clésMedicineLiraglutideGlycemicSitagliptinExenatideType 2 diabetesType 2 Diabetes MellitusHypoglycemiaGlycated hemoglobinDiabetes mellitusIntensive care medicineInternal medicineInsulinEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Evidence suggests that clinical outcomes for people with type 2 diabetes mellitus can be improved through multifactorial treatment. The key challenges in the successful treatment of type 2 diabetes include maintaining tight glycemic control, minimizing the risk of hypoglycemia, controlling cardiovascular risk factors, and reducing or controlling weight. The aim of the present analysis was to evaluate the cost per patient achieving a composite clinical end point (glycosylated hemoglobin <7%, with no weight gain and no hypoglycemic events) in patients with type 2 diabetes in Quebec, Quebec, Canada, receiving liraglutide 1.2 mg, liraglutide 1.8 mg, thiazolidinedione, sulfonylurea, insulin glargine, sitagliptin, or exenatide. METHODS: The proportion of patients achieving control was taken from a meta-analysis that was based on the Phase III trial program of liraglutide. Treatment costs, estimated from a health care payer perspective, were calculated on the basis of the trials included in the meta-analysis and captured the study drug, needles, self-monitoring of blood glucose (SMBG) test strips, SMBG lancets, and other antidiabetes medications received. Cost-effectiveness in terms of cost per patient achieving the composite end point (cost of control) was evaluated with an economic model developed in Microsoft Excel. No discounting was applied to cost or clinical outcomes because these were not projected beyond a 1-year time horizon. Sensitivity analyses were performed. FINDINGS: Liraglutide 1.8 mg was associated with the lowest number needed to treat, with 3 patients needing to be treated to bring 1 patient to the composite end point. Pioglitazone was associated with the highest number needed to treat, with 17 patients requiring treatment to bring 1 patient to the composite end point. Evaluation of only annual pharmacy costs indicated that liraglutide 1.8 mg was the most costly treatment at Can$2780 per patient per year. Pioglitazone and glimepiride were associated with the lowest direct annual costs. Combining the clinical efficacy data with the annual cost of medications produced cost of control values of Can$6070 (liraglutide 1.2 mg), Can$6949 (liraglutide 1.8 mg), Can$7237 (glimepiride), Can$7704 (exenatide), Can$8297 (insulin glargine), Can$8741 (pioglitazone), and Can$9270 (sitagliptin) per patient achieving the composite end point. IMPLICATIONS: Liraglutide 1.2 mg and 1.8 mg were associated with the lowest cost of control values, driven by the high proportion of patients achieving the composite end point, which offset the higher medication costs. A relatively low cost of control value was achieved for glimepiride, driven by low acquisition costs, despite relatively few patients achieving the composite end point.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueClinical TherapeuticsMême sujetDiabetes Treatment and ManagementTravaux en français237 207