Cost‐effectiveness analysis of adding pharmacists to primary care teams to reduce cardiovascular risk in patients with Type 2 diabetes: results from a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adding pharmacists to primary care teams significantly improved blood pressure control and reduced predicted 10-year cardiovascular risk in patients with Type 2 diabetes. This pre-specified sub-study evaluated the economic implications of this cardiovascular risk reduction strategy. METHODS: One-year outcomes and healthcare utilization data from the trial were used to determine cost-effectiveness from the public payer perspective. Costs were expressed in 2014 Canadian dollars and effectiveness was based on annualized risk of cardiovascular events derived from the UKPDS Risk Engine. RESULTS: The 123 evaluable trial patients included in this analysis had a mean age of 62 ( ± 11) years, 38% were men, and mean diabetes duration was 6 ( ± 7) years. Pharmacists provided 3.0 ( ± 1.9) hours of additional service to each intervention patient, which cost $226 ( ± $1143) per patient. The overall one-year per-patient costs for healthcare utilization were $190 lower in the intervention group compared with usual care [95% confidence interval (CI): -$1040, $668). Intervention patients had a significant 0.3% greater reduction in the annualized risk of a cardiovascular event (95% CI: 0.08%, 0.6%) compared with usual care. In the cost-effectiveness analysis, the intervention dominated usual care in 66% of 10,000 bootstrap replications. At a societal willingness-to-pay of $4000 per 1% reduction in annual cardiovascular risk, the probability that the intervention was cost-effective compared with usual care reached 95%. A sensitivity analysis using multiple imputation to replace missing data produced similar results. CONCLUSIONS: Within a randomized trial, adding pharmacists to primary care teams was a cost-effective strategy for reducing cardiovascular risk in patients with Type 2 diabetes. In most circumstances, this intervention may also be cost saving.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».