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Enregistrement W3200174887 · doi:10.1016/s2214-109x(21)00340-5

Estimated effect of increased diagnosis, treatment, and control of diabetes and its associated cardiovascular risk factors among low-income and middle-income countries: a microsimulation model

2021· article· en· W3200174887 sur OpenAlexaff
Sanjay Basu, David Flood, Pascal Geldsetzer, Michaela Theilmann, Maja E. Marcus, Cara Ebert, Mary Mayige, Roy Wong‐McClure, Farshad Farzadfar, Sahar Saeedi Moghaddam, Kokou Agoudavi, Болормаа Норов, Corine Houéhanou, Glennis Andall‐Brereton, Mongal Singh Gurung, Garry Brian, Pascal Bovet, João Martins, Rifat Atun, Till Bärnighausen, Sebastián Vollmer, Jennifer Manne‐Goehler, Justine Davies

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentBill and Melinda Gates FoundationJoint United Nations Programme on HIV/AIDSNational Institutes of HealthBundesministerium für Umwelt, Naturschutz, Bau und ReaktorsicherheitBundesministerium für Bildung und ForschungColumbia UniversityNational Institute on AgingDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesAlexander von Humboldt-StiftungWellcome TrustEuropean Commission
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusStroke (engine)MicrosimulationBlood pressureEmergency medicineEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given the increasing prevalence of diabetes in low-income and middle-income countries (LMICs), we aimed to estimate the health and cost implications of achieving different targets for diagnosis, treatment, and control of diabetes and its associated cardiovascular risk factors among LMICs. METHODS: or needing dialysis or transplant), retinopathy with severe vision loss (<20/200 visual acuity as measured by the Snellen chart), and neuropathy with pressure sensation loss (assessed by the Semmes-Weinstein 5·07/10 g monofilament exam). We then used data from meta-analyses of randomised controlled trials to estimate the reduction in risk and the WHO OneHealth tool to estimate costs in reaching either 60% or 80% of diagnosis, treatment initiation, and control targets for blood pressure, dyslipidaemia, and glycaemia recommended by WHO guidelines. Costs were updated to 2020 International Dollars, and both costs and DALYs were computed over a 10-year policy planning time horizon at a 3% annual discount rate. FINDINGS: We obtained data from 23 678 people with diabetes from 67 countries. The median estimated 10-year risk was 10·0% (IQR 4·0-18·0) for cardiovascular events, 7·8% (5·1-11·8) for neuropathy with pressure sensation loss, 7·2% (5·6-9·4) for end-stage renal disease, 6·0% (4·2-8·6) for retinopathy with severe vision loss, and 2·6% (1·2-5·3) for congestive heart failure. A target of 80% diagnosis, 80% treatment, and 80% control would be expected to reduce DALYs lost from diabetes complications from a median population-weighted loss to 1097 DALYs per 1000 population over 10 years (IQR 1051-1155), relative to a baseline of 1161 DALYs, primarily from reduced cardiovascular events (down from a median of 143 to 117 DALYs per 1000 population) due to blood pressure and statin treatment, with comparatively little effect from glycaemic control. The target of 80% diagnosis, 80% treatment, and 80% control would be expected to produce an overall incremental cost-effectiveness ratio of US$1362 per DALY averted (IQR 1304-1409), with the majority of decreased costs from reduced cardiovascular event management, counterbalanced by increased costs for blood pressure and statin treatment, producing an overall incremental cost-effectiveness ratio of $1362 per DALY averted (IQR 1304-1409). INTERPRETATION: Reducing complications from diabetes in LMICs is likely to require a focus on scaling up blood pressure and statin medication treatment initiation and blood pressure medication titration rather than focusing on increasing screening to increase diabetes diagnosis, or a glycaemic treatment and control among people with diabetes. FUNDING: None.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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