The real-world observational prospective study of health outcomes with dulaglutide and liraglutide in type 2 diabetes patients (TROPHIES): resource use and costs of treatment in clinical practice in France, Germany, and Italy
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To describe healthcare resource utilization (HCRU) and associated costs after initiation of injectable glucagon-like peptide-1 receptor agonist (GLP-1 RA) therapy by adult patients with type 2 diabetes (T2D) in the prospective, observational, 24-month TROPHIES study in France, Germany, and Italy. MATERIALS AND METHODS: HCRU data for cost calculations were collected by treating physicians during patient interviews at baseline and follow-up visits approximately 6, 12, 18, and 24 months after GLP-1 RA initiation with once-weekly dulaglutide or once-daily liraglutide. Costs were evaluated from the national healthcare system (third-party payer) perspective and updated to 2018 prices. RESULTS: In total, 2,005 patients were eligible for the HCRU analysis (1,014 dulaglutide; 991 liraglutide). Baseline patient characteristics were generally similar between treatment groups and countries. The largest proportions of patients using ≥2 oral glucose-lowering medications (GLMs) at baseline (42.9-43.4%) and month 24 (44.0-45.1%) and using another injectable GLM at month 24 (15.3-23.2%) were in France. Mean numbers of primary and secondary healthcare contacts during each assessment period were highest in France (range = 4.0-10.7) and Germany (range = 2.9-5.7), respectively. The greatest proportions (≥60%) of mean annualized costs per patient comprised medication costs. Mean annualized HCRU costs per patient varied by treatment cohort and country: the highest levels were in the liraglutide cohort in France (€909) and the dulaglutide cohort in Germany (€883). LIMITATIONS: patient-completed diaries. CONCLUSIONS: Real-world HCRU and costs associated with the treatment of adults with T2D with two GLP-1 RAs in TROPHIES emphasize the need to avoid generalization with respect to HCRU and costs associated with a particular therapy when estimating the impact of a new treatment in a country-specific setting.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».