Cost-effectiveness of self-monitoring of blood glucose in patients with type 2 diabetes mellitus managed without insulin
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The benefits of self-monitoring blood glucose levels are unclear in patients with type 2 diabetes mellitus who do not use insulin, but there are considerable costs. We sought to determine the cost effectiveness of self-monitoring for patients with type 2 diabetes not using insulin. METHODS: We performed an incremental cost-effectiveness analysis of the self-monitoring of blood glucose in adults with type 2 diabetes not taking insulin. We used the United Kingdom Prospective Diabetes Study (UKPDS) model to forecast diabetes-related complications, corresponding quality-adjusted life years and costs. Clinical data were obtained from a systematic review comparing self-monitoring with no self-monitoring. Costs and utility decrements were derived from published sources. We performed sensitivity analyses to examine the robustness of the results. RESULTS: Based on a clinically modest reduction in hemoglobin A(1C) of 0.25% (95% confidence interval 0.15-0.36) estimated from the systematic review, the UKPDS model predicted that self-monitoring performed 7 or more times per week reduced the lifetime incidence of diabetes-related complications compared with no self-monitoring, albeit at a higher cost (incremental cost per quality-adjusted life year $113,643). The results were largely unchanged in the sensitivity analysis, although the incremental cost per quality-adjusted life year fell within widely cited cost-effectiveness thresholds when testing frequency or the price per test strip was substantially reduced from the current levels. INTERPRETATION: For most patients with type 2 diabetes not using insulin, use of blood glucose test strips for frequent self-monitoring (>or= 7 times per week) is unlikely to represent efficient use of finite health care resources, although periodic testing (e.g., 1 or 2 times per week) may be cost-effective. Reduced test strip price would likely also improve cost-effectiveness.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».