Cost-effectiveness of G5 Mobile continuous glucose monitoring device compared to self-monitoring of blood glucose alone for people with type 1 diabetes from the Canadian societal perspective
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To evaluate the cost-effectiveness of real-time continuous glucose monitoring (CGM) compared to self-monitoring of blood glucose (SMBG) alone in people with type 1 diabetes (T1DM) using multiple daily injections (MDI) from the Canadian societal perspective. Methods: The IMS CORE Diabetes Model (v.9.0) was used to assess the long-term (50 years) cost-effectiveness of real-time CGM (G5 Mobile CGM System; Dexcom, Inc., San Diego, CA) compared with SMBG alone for a cohort of adults with poorly-controlled T1DM. Treatment effects and baseline characteristics of patients were derived from the DIAMOND randomized controlled clinical trial; all other assumptions and costs were sourced from published research. The accuracy and clinical effectiveness of G5 Mobile CGM is the same as the G4 Platinum CGM used in the DIAMOND randomized clinical trial. Base case assumptions included (a) baseline HbA1c of 8.6%, (b) change in HbA1c of –1.0% for CGM users vs –0.4% for SMBG users, and (c) disutilities of –0.0142 for non-severe hypoglycemic events (NSHEs) and severe hypoglycemic events (SHEs) not requiring medical intervention, and –0.047 for SHEs requiring medical resources. Treatment costs and outcomes were discounted at 1.5% per year. Results: The incremental cost-effectiveness ratio for the base case G5 Mobile CGM vs SMBG was $33,789 CAD/quality-adjusted life-year (QALY). Sensitivity analyses showed that base case results were most sensitive to changes in percentage reduction in hypoglycemic events and disutilities associated with hypoglycemic events. The base case results were minimally impacted by changes in baseline HbA1c level, incorporation of indirect costs, changes in the discount rate, and baseline utility of patients. Conclusions: The results of this analysis demonstrate that G5 Mobile CGM is cost-effective within the population of adults with T1DM using MDI, assuming a Canadian willingness-to-pay threshold of $50,000 CAD per QALY.
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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,006 | 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 ».