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Enregistrement W4406526102 · doi:10.18553/jmcp.2025.24253

Addition of continuous glucose monitoring to glucagon-like peptide 1 receptor agonist treatment for type 2 diabetes mellitus – An economic evaluation

2025· article· en· W4406526102 sur OpenAlexaff
Eugene E. Wright, Eden Miller, Anila Bindal, Yeesha Poon

Notice bibliographique

RevueJournal of Managed Care & Specialty Pharmacy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensAbbott (Canada)Diabetes Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlucagon-like peptide 1 receptorMedicineContinuous glucose monitoringType 2 Diabetes MellitusAgonistDiabetes mellitusGlucagon-like peptide-1Internal medicineType 2 diabetesEndocrinologyReceptorType 1 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Both glucagon-like peptide 1 receptor agonists (GLP-1 RAs) and continuous glucose monitoring (CGM) have been shown to improve glycated hemoglobin A1c (A1c) levels among patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). Recently, a US real-world study found statistically significant improvements in A1c levels among patients using GLP-1 RA and a CGM device, compared with a matched cohort receiving only GLP-1 RA. OBJECTIVES: To assess the cost-effectiveness from a US payer perspective of initiating CGM (FreeStyle Libre Systems) in people living with T2DM using a GLP-1 RA therapy, compared with GLP-1 RA alone. METHODS: A patient-level microsimulation model was run for 10,000 patients over a lifetime horizon with 3.0% discounting for costs and utilities. Patient characteristics were based on the overall population of the US real-world study and the subgroup of patients not using intensive insulin. The effect of CGM was modeled as a persistent reduction in A1c compared with GLP-1 RA alone (overall = 0.37%; patients not using intensive insulin = 0.34%). Costs ($2,023) and disutilities were applied to diabetes complications and acute diabetic events. Outcomes were assessed as quality-adjusted life years (QALYs). RESULTS: The base-case incremental cost-effectiveness ratio (incremental costs/incremental QALYs) for GLP-1 RA plus CGM vs GLP-1 RA alone was $40,968/QALY in the overall cohort (cost = $484,180 vs $473,938; QALYs = 13.37 vs 13.12). Among patients not using intensive insulin, the incremental cost-effectiveness ratio was $43,095/QALY. Scenario analysis showed that the model results were robust to changing assumptions. Probabilistic sensitivity analysis showed that GLP-1 RA plus CGM had a 64% probability of being cost-effective at a willingness-to-pay threshold of $100,000 per QALY. CONCLUSIONS: From a US payer perspective, CGM is cost-effective when added to GLP-1 RA therapies for the treatment of T2DM, including for patients not using intensive insulin.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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