Healthcare costs and hospitalizations in <scp>US</scp> patients with type 2 diabetes and cardiovascular disease: A retrospective database study ( <scp>OFFSET</scp> )
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate the budget implications of treatment with glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) versus other glucose-lowering treatment (here termed 'standard of care' [SoC]) during 2012-2019. MATERIALS AND METHODS: GLP-1 RA-naïve adults with type 2 diabetes (T2D) in the IBM MarketScan database with at least one glucose-lowering medication claim within 6 months after their first cardiovascular disease (CVD) hospitalization were included (index date was the date of first claim for a GLP-1 RA for the GLP-1 RA group, and the date of the first claim, independent of medication type, for the SoC group). Monthly healthcare costs and hospitalization risk over 12 months postindex date were compared for those who initiated a GLP-1 RA posthospitalization versus those with a claim for any other glucose-lowering medication. RESULTS: Postindex date, mean observed total costs were lower for patients receiving a GLP-1 RA compared with SoC ($3853 vs. $4288). In adjusted analysis, both groups had similar total healthcare costs (P = .56). This was driven by significantly lower inpatient and outpatient costs and higher drug costs in the GLP-1 RA group compared with SoC (P < .001). Risks of all-cause (adjusted hazard ratio: 0.85) and CVD-related hospitalization (0.76) were significantly lower in the GLP-1 RA group compared with SoC (P < .001). Similar results were observed in a subgroup with atherosclerotic CVD. CONCLUSIONS: These findings suggest that, in US patients with T2D and a CVD-related hospitalization, the added medical cost of treatment with GLP-1 RAs is offset by lower inpatient and outpatient care costs, resulting in budget neutrality against SoC.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».