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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».