Development and validation of a type 2 diabetes model to estimate the cost-effectiveness of diabetes interventions across the care continuum
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study is to develop a patient-level model for type 2 diabetes mellitus (T2DM) progression that can estimate the cost-effectiveness of T2DM interventions from prevention to management. METHODS: We developed an individual-level microsimulation model, the Institute of Health Economics Diabetes Model (IHE-DM), that simulates: (i) T2DM progression from normal glucose tolerance (NGT) to T2DM, (ii) the occurrence and timing of eight comorbidities and death, and (iii) the correlated progression of risk factors over time. We report model validation and use a case study to investigate the cost-effectiveness of a hypothetical T2DM prevention program. RESULTS: The internal validation indicated excellent performance with mean absolute differences between the predicted and observed values for all endpoints of less than 1 percent. External validation results were mixed. The model under-predicted cumulative T2DM incidence in the first 8 years, predicted well from years eight through eleven, and over-predicted from years twelve through fifteen. Our case study estimated an incremental net monetary benefit of CAD 2,701 (USD 2,289) (95% Uncertainty Interval: CAD 1,316 to 4,000 [USD 1,115 to 3,390]) over the 15-year time horizon. CONCLUSIONS: Prominent T2DM models focus on patients with diagnosed T2DM whereas our model simulates progression from NGT to T2DM and incorporates important correlations in the progression of risk factors. These adaptations allow us to evaluate preventative interventions and better capture the long-term impacts, filling an important gap in the evidence base. Our model can be used to inform future funding decisions for T2DM interventions across the care continuum.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».