Hospitalization costs with degludec versus glargine U100 for patients with type 2 diabetes at high cardiovascular risk: Canadian costs applied to SAEs from a randomized outcomes trial
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The present cost–consequence analysis compared estimated hospitalization costs in a Canadian setting with insulin degludec (degludec) versus insulin glargine 100 units/mL (glargine U100) in patients with type 2 diabetes (T2D) at high cardiovascular (CV) risk.Methods Medical terms were mapped across the different vocabularies, in order to assign unit costs from eligible hospital abstracts in Canadian Institute for Health Information data (International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, 10th Revision, Canada) to serious adverse events (SAEs; Medical Dictionary for Regulatory Activities) from the randomized DEVOTE trial comparing the two insulins degludec and glargine. Mean annual costs of SAE-related hospitalizations were estimated by treatment, the cost difference (degludec − glargine U100) was bootstrapped to compute confidence intervals (CIs) and p-values, and the cost ratio (degludec/glargine U100) was estimated using a Tweedie distribution.Results The mean annual cost per patient for SAE-related hospitalizations was 4,074 CAD with degludec and 4,569 CAD with glargine U100 (cost difference: −495, 95% confidence interval [CI]: −966; −24, p = .039), for a cost ratio of 0.89 (95% CI: 0.81; 0.98, p = .016). Overall, cost ratios from sensitivity analyses varying individual methodological assumptions were consistent with the main analysis. Of the system organ classes from DEVOTE SAEs, cardiac disorders were the largest contributor to the costs savings with degludec versus glargine U100.Conclusions In patients with T2D at high CV risk, our findings suggest that there are likely to be lower hospitalization costs with degludec versus glargine U100 based on the SAEs observed in DEVOTE and in a Canadian setting.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».