Nonsevere Hypoglycemia Episode Clinical and Economic Outcomes: A Comparison between Sulfonylurea and Sodium-Glucose Cotransporter 2 Inhibitor as Add-On to Metformin from a Canadian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonsevere hypoglycemia episodes (NSHEs) are associated with clinically adverse outcomes, lower health-related quality of life, increased burden of disease, and reduced work productivity. OBJECTIVE: To estimate prevalence of NSHEs and associated economic outcomes attributable to sulfonylurea (SU) versus sodium-glucose cotransporter 2 inhibitor (SGLT2i) initiation after metformin over one year for Canadian patients with type 2 diabetes (T2DM). METHODS: Risk difference for NSHEs was calculated for SU and SGLT2i from RCT data. Estimation of NSHEs attributable to SU utilization in Canada was calculated from published data. Both direct and indirect costs associated with NSHEs were obtained from previous published studies in literature. RESULTS: The number of patients with T2DM and exposure to SU in Canada in 2016 was estimated to be 1,246,438. The average underreported NSHEs in clinical settings were estimated at 67.7%. Risk difference for NSHEs for SU versus SGLT2i was estimated at 26.7%. Estimation of excess NSHEs attributable to SU utilization versus SGLT2i in Canada was estimated at 130,434 events per year (sensitivity analysis: minimum 80,680 and maximum 624,465). Total indirect costs including loss-of-work productivity and out-of-pocket costs secondary to excess NSHEs due to SU utilization versus SGLT2i after metformin were estimated at CDN$8.6M (M = millions) for 2016 (sensitivity analysis: minimum CDN$5.3M and maximum CDN$81.2M). CONCLUSION: NSHE, which is a forgotten variable in economic evaluations for healthcare reimbursement models, occurs frequently in real-world clinical settings but is infrequently reported. NSHEs can lead to a significant loss-of-work productivity and out-of-pocket costs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».