Population-Level Impact and Cost-effectiveness of Continuous Glucose Monitoring and Intermittently Scanned Continuous Glucose Monitoring Technologies for Adults With Type 1 Diabetes in Canada: A Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Maintaining healthy glucose levels is critical for the management of type 1 diabetes (T1D), but the most efficacious and cost-effective approach (capillary self-monitoring of blood glucose [SMBG] or continuous [CGM] or intermittently scanned [isCGM] glucose monitoring) is not clear. We modeled the population-level impact of these three glucose monitoring systems on diabetes-related complications, mortality, and cost-effectiveness in adults with T1D in Canada. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We used a Markov cost-effectiveness model based on nine complication states for adults aged 18-64 years with T1D. We performed the cost-effectiveness analysis from a single-payer health care system perspective over a 20-year horizon, assuming a willingness-to-pay threshold of CAD 50,000 per quality-adjusted life-year (QALY). Primary outcomes were the number of complications and deaths and the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of CGM and isCGM relative to SMBG. RESULTS: An initial cohort of 180,000 with baseline HbA1c of 8.1% was used to represent all Canadians aged 18-64 years with T1D. Universal SMBG use was associated with ∼11,200 people (6.2%) living without complications and ∼89,400 (49.7%) deaths after 20 years. Universal CGM use was associated with an additional ∼7,400 (4.1%) people living complications free and ∼11,500 (6.4%) fewer deaths compared with SMBG, while universal isCGM use was associated with ∼3,400 (1.9%) more people living complications free and ∼4,600 (2.6%) fewer deaths. Relative to SMBG, CGM and isCGM had ICERs of CAD 35,017/QALY and 17,488/QALY, respectively. CONCLUSIONS: Universal use of CGM or isCGM in the Canadian T1D population is anticipated to reduce diabetes-related complications and mortality at an acceptable cost-effectiveness threshold.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».