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Enregistrement W4394434708 · doi:10.6084/m9.figshare.16995201

Hospitalization costs with degludec versus glargine U100 for patients with type 2 diabetes at high cardiovascular risk: Canadian costs applied to SAEs from a randomized outcomes trial

2021· dataset· en· W4394434708 sur OpenAlexaboutno aff
Jean‐Éric Tarride, Mansoor Husain, Andreas Andersen, Jens Gundgaard, Maria Luckevich, Thomas Mark, Lily Wagner, Thomas R. Pieber

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInsulin degludecInsulin glargineType 2 diabetesRandomized controlled trialDiabetes mellitusIntensive care medicinePediatricsInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present cost–consequence analysis compared estimated hospitalization costs in a Canadian setting with insulin degludec (degludec) versus insulin glargine 100 units/mL (glargine U100) in patients with type 2 diabetes (T2D) at high cardiovascular (CV) risk. Medical terms were mapped across the different vocabularies, in order to assign unit costs from eligible hospital abstracts in Canadian Institute for Health Information data (International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, 10th Revision, Canada) to serious adverse events (SAEs; Medical Dictionary for Regulatory Activities) from the randomized DEVOTE trial comparing the two insulins degludec and glargine. Mean annual costs of SAE-related hospitalizations were estimated by treatment, the cost difference (degludec − glargine U100) was bootstrapped to compute confidence intervals (CIs) and p-values, and the cost ratio (degludec/glargine U100) was estimated using a Tweedie distribution. The mean annual cost per patient for SAE-related hospitalizations was 4,074 CAD with degludec and 4,569 CAD with glargine U100 (cost difference: −495, 95% confidence interval [CI]: −966; −24, p = .039), for a cost ratio of 0.89 (95% CI: 0.81; 0.98, p = .016). Overall, cost ratios from sensitivity analyses varying individual methodological assumptions were consistent with the main analysis. Of the system organ classes from DEVOTE SAEs, cardiac disorders were the largest contributor to the costs savings with degludec versus glargine U100. In patients with T2D at high CV risk, our findings suggest that there are likely to be lower hospitalization costs with degludec versus glargine U100 based on the SAEs observed in DEVOTE and in a Canadian setting.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,693

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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