A cost–utility analysis of dulaglutide versus insulin glargine as third-line therapy for Type 2 diabetes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The prevalence of Type 2 diabetes in Canada is estimated to be 7.6% and rising. Given the substantial economic burden associated with Type 2 diabetes treatment, optimizing healthcare expenditure is extremely important. In the present analysis, we evaluated the cost-effectiveness of dulaglutide 1.5 mg, a once-weekly glucagon-like peptide 1 agonist as third-line therapy relative to insulin glargine from the perspective of a Canadian healthcare payer. METHODS: A patient-level cost-utility model of Type 2 diabetes was developed to capture seven microvascular and macrovascular complications and severe and nonsevere hypoglycemia. Cohort characteristics and the relative efficacy of dulaglutide 1.5 mg and insulin glargine were derived from the AWARD-2 head-to-head trial, which was identified by systematic literature review. Cost data were derived from Canadian sources and expressed in 2016 Canadian dollars (CAD), and future cost and quality-adjusted life expectancy (QALE) estimates were discounted at 1.5% per annum. One-way and probabilistic sensitivity analyses were conducted. RESULTS: Based on the AWARD-2 trial, relative to insulin glargine, dulaglutide 1.5 mg was projected to increase QALE by 0.38 quality-adjusted life years and increase costs by CAD 19,773, resulting in an incremental cost-effectiveness ratio of CAD 52,580 per quality-adjusted life year gained. CONCLUSION: A computer simulation analysis showed that dulaglutide 1.5 mg would likely be cost-effective relative to insulin glargine in patients with Type 2 diabetes inadequately controlled on metformin and sulfonylurea in Canada.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| 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) | 0,004 | 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 ».