Economic evaluation of therapeutic interventions to prevent Type 2 diabetes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To compare the health and economic outcomes of using acarbose, an intensive lifestyle modification programme, metformin or no intervention to prevent progression to diabetes in Canadian individuals with impaired glucose tolerance (IGT). METHODS: A model was developed to simulate the course of individuals with IGT under each treatment strategy. Patients remain in the IGT state or transition from IGT to diabetes, to normal glucose tolerance (NGT) or to death. Effectiveness and resource use data were derived from published intervention trials. A comprehensive health-care payer perspective incorporating all major direct costs, reported in 2000 Canadian dollars, was adopted. RESULTS: Over a decade, 70 of the 1000 untreated patients are expected to die and 542 develop diabetes. Intensive lifestyle modification is estimated to prevent 117 cases of diabetes, while metformin would prevent 52 and acarbose 74 cases. The proportion of those who return to NGT also increases with any treatment. While lifestyle modification is more effective, it can increase overall costs depending on how it is implemented, whereas acarbose and metformin reduce costs by nearly $1000 per patient. Lifestyle modification was cost effective, varying from CAD $10 000/LYG vs. acarbose. Acarbose costs somewhat more than metformin, but is more effective: CAD $1798/LYG. CONCLUSION: The results of this model suggest that the treatment of IGT in Canada is a cost-effective way to prevent diabetes and may generate savings. While pharmacological treatments tended to be less costly, intensive lifestyle modification, if maintained, led to the greatest health benefits at reasonable incremental costs.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».