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Enregistrement W2087872951 · doi:10.4137/cmed.s20906

Health Economic Evaluation of Type 2 Diabetes Mellitus: A Clinical Practice Focused Review

2015· review· en· W2087872951 sur OpenAlexaff
Andreas Liebl, Kamlesh Khunti, Domingo Orozco‐Beltrán, Jean‐François Yale

Notice bibliographique

RevueClinical Medicine Insights Endocrinology and Diabetes · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensRoyal Victoria Hospital
Organismes subventionnairesNovo Nordisk
Mots-clésGlycemicMedicineHypoglycemiaIntensive care medicineType 2 Diabetes MellitusPsychological interventionType 2 diabetesDiabetes mellitusInsulinHealth careCost effectivenessInternal medicineEndocrinologyNursingRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 2 diabetes mellitus (T2D) is a growing healthcare burden primarily due to long-term complications. Strict glycemic control helps in preventing complications, and early introduction of insulin may be more cost-effective than maintaining patients on multiple oral agents. This is an expert opinion review based on English peer-reviewed articles (2000–2012) to discuss the health economic consequences of T2D treatment intensification. T2D costs are driven by inpatient care for treatment of diabetes complications (40%–60% of total cost), with drug therapy for glycemic control representing 18% of the total cost. Insulin therapy provides the most improved glycemic control and reduction of complications, although hypoglycemia and weight gain may occur. Early treatment intensification with insulin analogs in patients with poor glycemic control appears to be cost-effective and improves clinical outcomes. Key Messages • Type 2 diabetes mellitus is a growing burden on healthcare services. • Despite the high cost of drug therapy versus diet and lifestyle interventions, treatment intensification with insulin analog therapy is a cost-effective strategy for improving clinical outcomes in patients with poor glycemic control.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations67
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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