Cost-effectiveness and cost-utility analysis of type-2 diabetes screening in pharmacies in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: Several studies have shown the effectiveness of screening programs in decreasing the costs and disutility of type-2 diabetes and related complications. As there is a growth in the incidence of type-2 diabetes amongst the Iranian population, the cost-effectiveness of performing type-2 diabetes screening tests in community pharmacies of Iran was evaluated in this study from the payer's perspective. The target population consisted of two hypothetical cohorts of 1000 people 40 years of age without a prior diagnosis of diabetes, for the intervention (screening test) and no-screening groups. Experimental approach: A Markov model was developed to evaluate the cost-effectiveness and cost-utility of a type-2 diabetes screening test in community pharmacies in Iran. A 30-year time horizon was considered in the model. Three screening programs with 5-year intervals were considered for the intervention group. The evaluated outcomes were quality-adjusted life-years (QALYs) for cost-utility-analysis and life-years-gained (LYG) for cost-effectiveness-analysis. To examine the robustness of the results, one-way and probabilistic-sensitivity analyses were applied to the model. Findings/Results: The screening test represented both more effects and higher costs. The incremental effects in the base-case scenario (no-discounting) were estimated to be 0.017 and 0.0004 (approximately 0) for QALYs and LYG, respectively. The incremental cost was estimated to be 2.87 USD/patient. The estimated incremental-cost-effectiveness ratio was 164.77 USD/QALY. Conclusion and implications: This study indicated that screening for type-2 diabetes in community pharmacies of Iran could be considered highly cost-effective, as it meets the WHO criteria of the annual GDP per capita ($2757 in 2020).
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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 | 0,019 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».