351-OR: Continuous Glucose Monitoring in Pregnant Women with Type 1 Diabetes: Cost-Effectiveness Analyses of the CONCEPTT Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To evaluate the cost-effectiveness of continuous glucose monitoring (CGM) in type 1 diabetes (T1D) pregnancy. Methods: Decision analytical models to compare T1D antenatal care with and without use of CGM. Probabilities, maternal health state utilities and healthcare resource utilization were obtained from individual patient-trial data. Costs and neonatal health state utilities were obtained from the literature. Primary outcome of interest was neonatal quality adjusted life years (QALY). The willingness to pay threshold was £30,000/QALY. Results: Direct costs of CGM use were £2,045. From a neonatal perspective, CGM during was cost saving (- £2,613), and effective (75.43 vs. 73.77 QALYs), with an incremental cost effectiveness ratio (ICER) - 1,570.57/QALY (Figure 1). Sensitivity analyses demonstrated robustness of the model across ranges of variables including varying NICU care for preterm and term neonates, and health state utilities. From a maternal perspective, CGM was associated with additional cost (£330), but remained effective; QALYs 61.33 vs. 61.27 and ICER £5,508.00/QALY. CGM remained efficacious and the favored treatment strategy in the sensitivity analyses performed. Conclusions: CGM use during T1D pregnancy is cost saving from a neonatal perspective and associated with improved cost effectiveness for both mother and neonate. Disclosure H.R. Murphy: Advisory Panel; Self; Medtronic MiniMed, Inc. D. Feig: Advisory Panel; Self; Medtronic. Speaker's Bureau; Self; Medtronic. N. Patel: None. Funding JDRF (17-2011-533); JDRF Canadian Clinical Trial Network (80-2010-585)
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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 ».