Cost-Effectiveness of Once-Weekly Semaglutide 1 mg versus Canagliflozin 300 mg in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus in a Canadian Setting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to evaluate the long-term cost-effectiveness of once-weekly semaglutide 1 mg versus once-daily canagliflozin 300 mg in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) uncontrolled with metformin from the healthcare payer and societal perspectives in Canada. METHODS: Head-to-head data from the SUSTAIN 8 randomised trial (NCT03136484) were extrapolated over 40 years using economic simulation modelling. The cost-effectiveness of once-weekly semaglutide 1 mg versus canagliflozin 300 mg for treating T2DM was estimated using the Swedish Institute for Health Economics-Diabetes Cohort Model (IHE-DCM) and the Economic and Health Outcomes Model of T2DM (ECHO-T2DM). Unit costs and disutility weights capturing treatments and key macro- and microvascular complications were sourced from the literature to best match the Canadian setting. A probabilistic base-case simulation and sensitivity analyses were conducted. RESULTS: Once-weekly semaglutide 1 mg was associated with reductions in macro- and microvascular complications, yielding incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) of (Canadian dollars [CAD]) CAD16,392 and 18,098 per incremental quality-adjusted life-year (QALY) gained versus canagliflozin 300 mg for IHE-DCM and ECHO-T2DM, respectively, from a healthcare payer perspective. Accounting for productivity loss as well, ICERs were CAD14,127 and 13,188 per QALY gained for IHE-DCM and ECHO-T2DM, respectively, from a societal perspective. Sensitivity analyses confirmed that the base-case results were robust to changes in input parameters and assumptions used. CONCLUSIONS: At a willingness-to-pay threshold of CAD50,000 per QALY gained, once-weekly semaglutide 1 mg was cost-effective over 40 years versus once-daily canagliflozin 300 mg for the treatment of T2DM in patients failing to maintain glycemic control with metformin alone.
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 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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».