Economic evaluation of the use of irbesartan and amlodipine in the treatment of diabetic nephropathy in patients with hypertension in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Irbesartan has been shown to reduce the doubling of serum creatinine (a strong predictor of progression to end-stage renal disease), the onset of end-stage renal disease and all-cause mortality in patients with type 2 diabetes when compared with standard care and amlodipine. OBJECTIVE: The present study assessed the cost effectiveness of irbesartan, an angiotensin II receptor antagonist, and amlodipine, a calcium channel blocker, in the treatment of Canadian patients with diabetic nephropathy and hypertension. METHODS: The analysis was conducted based on a Markov model using Monte Carlo simulation analysis to estimate the expected values for outcomes of interest. Transition probabilities were obtained from a comparative trial of amlodipine, irbesartan and standard care (antihypertensive treatment excluding other angiotensin II receptor antagonists or calcium channel blockers) in patients with overt diabetic nephropathy and hypertension. Canadian costs for the health states studied were obtained from published data. RESULTS: Based on the results of the Monte Carlo simulation, irbesartan was dominant over standard care and amlodipine because it both reduces costs and leads to greater life expectancy. The incremental cost-effectiveness ratio for amlodipine in comparison with standard care was 102,000 dollars. Estimates of net benefit were correlated with transition probabilities relating to progression from the initial health state. The results were insensitive to univariate sensitivity analysis. CONCLUSIONS: Irbesartan use would lead to a reduction in medical costs and an increase in life expectancy when compared with amlodipine or standard care.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».