MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412489986 · doi:10.1016/j.eclinm.2025.103338

Effects of empagliflozin on quality of life and healthcare use and costs in chronic kidney disease: a health economic analysis of the EMPA-KIDNEY trial

2025· article· en· W4412489986 sur OpenAlexaff
Junwen Zhou, Claire Williams, Natalie Staplin, Parminder K. Judge, Kaitlin J. Mayne, Nikita Agrawal, Ryoki Arimoto, Jennifer B. Green, David Z.I. Cherney, Katherine R. Tuttle, José Leal, Philip A. Clarke, Jonathan Emberson, David Preiss, Christoph Wanner, Martin Landray, Colin Baigent, Richard Haynes, William G. Herrington, Borislava Mihaylova

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHealth Data Research UKNIHR Oxford Biomedical Research CentreMedical Research CouncilBritish Heart FoundationBoehringer Ingelheim
Mots-clésEmpagliflozinMedicineEMPAKidney diseaseHealth careDiseaseQuality of life (healthcare)Alternative medicineIntensive care medicineInternal medicineDiabetes mellitusNursingType 2 diabetesEconomic growthEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Sodium-glucose co-transporter 2 inhibitors (SGLT2i) slow progression of chronic kidney disease (CKD) but there is no randomised evidence of their effects on health-related quality of life (QoL) and healthcare use. We explored the effects of empagliflozin on health-related QoL, healthcare use and UK healthcare costs in the EMPA-KIDNEY trial. Methods: and a urinary albumin-to-creatinine ratio (uACR) of ≥200 mg/g at screening. They were randomly assigned (1:1) to receive empagliflozin 10 mg once daily or matching placebo. We estimated the effect of empagliflozin (UK£1.31/day) on exploratory outcomes (unless otherwise specified) of quality-adjusted life years (QALYs), UK costs (2023 UK£) of hospital admissions (a prespecified secondary outcome), concomitant medications and end-stage kidney disease (ESKD; a prespecified tertiary outcome) management over 2 years on study treatment (median active-trial follow-up) and on ESKD costs over 2 further years off study treatment (median post-trial follow-up) using shared parameter models analysing outcomes together with time to death or negative binomial models. The trial is registered with ClinicalTrials.gov, NCT03594110. Findings: Between May 15, 2019 and April 16, 2021, 6609 participants were randomly assigned to empagliflozin (3304 participants) or matching placebo (3305 participants) in the active-trial which lasted for a median of 2.0 years. Among them, 4891 (74%) were enrolled in the post-trial follow-up. Per participant allocated to empagliflozin over 2 years, total empagliflozin cost was £826 (95% confidence interval: 818 to 835), QALYs were 0.012 higher (0.001 to 0.022), with less cost for hospital admission (-£239, -449 to -29), concomitant medications (-£130, -214 to -47), and management of ESKD (-£208, -414 to -2) compared to placebo. Over a further 2 years of post-trial follow-up off study treatment, there were additional per participant ESKD cost savings (-£842, -1441 to -242), resulting in net total healthcare cost of -£593 (-1384 to 198) over 4 years. The probability of 2 years of empagliflozin treatment being cost-effective at £20 K threshold in the UK was 43% over 2 years of follow-up and 91% over 4 years. The relative effects of empagliflozin on each cost component were similar across categories by baseline levels of eGFR, uACR and diabetes status, with larger reductions in healthcare costs estimated in categories at higher risk of CKD progression. Interpretation: In EMPA-KIDNEY, 2 years treatment with empagliflozin improved QALYs, and reduced use and cost of other healthcare, resulting in high likelihood of cost-effectiveness across a broad range of patients with CKD. The study's key limitation is its relatively short active treatment period and follow-up duration, which may lead to underestimation of the cost-effectiveness of long-term SGLT2i treatment in CKD. Funding: Boehringer Ingelheim, Germany; Eli Lilly, USA; Medical Research Council, UK; British Heart Foundation, UK; Health Data Research, UK; National Institute for Health and Care Research, UK.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Explorer davantage

Même revueEClinicalMedicineMême sujetDiabetes Treatment and ManagementTravaux en français237 207