Clinical and economic outcomes among injection-naïve patients with type 2 diabetes initiating dulaglutide compared with basal insulin in a US real-world setting: the DISPEL Study
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To report 1-year clinical and economic outcomes from the retrospective DISPEL (Dulaglutide vs Basal InSulin in Injection Naïve Patients with Type 2 Diabetes: Effectiveness in ReaL World) Study. Materials and methods: This observational claims study included patients with type 2 diabetes (T2D) and ≥1 claim for dulaglutide or basal insulin between November 2014 and April 2017 (index date=earliest fill date). Propensity score matching was used to address treatment selection bias. Change from baseline in hemoglobin A1c (HbA1c) was compared between the matched cohorts using analysis of covariance; diabetes-related costs were analyzed using generalized linear models. Results: Matched cohorts (903 pairs total; 523 pairs with complete cost data) were balanced in baseline characteristics with mean HbA1c 8.6%, mean age 54 years. At 1 year postindex, dulaglutide patients had significantly greater reduction in HbA1c than basal insulin (-1.12% vs -0.51%, p<0.01), lower medical costs ($3753 vs $7604, p<0.01), higher pharmacy costs ($9809 vs $6175, p<0.01), and similar total costs ($13 562 vs $13 779, p=0.76). Medical and total costs per 1% HbA1c reduction were lower for dulaglutide than basal insulin (medical: $3128 vs $12 673, p<0.01; total: $11 302 vs $22 965, p<0.01), while pharmacy costs per 1% HbA1c reduction were lower without reaching statistical significance ($8174 vs $10 292, p=0.15). Conclusions: In this real-world study, patients with T2D initiating dulaglutide demonstrated greater HbA1c reduction compared with those initiating basal insulin. Although total diabetes-related costs were similar, the total diabetes-related costs per HbA1c reduction were lower for dulaglutide, highlighting the importance of evaluating effectiveness along with the economic impact of medications.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».