Cost effectiveness and value of information analyses of islet cell transplantation in the management of ‘unstable’ type 1 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Islet cell transplantation is a method to stabilize type 1 diabetes patients with hypoglycemia unawareness and unstable blood glucose levels by reducing insulin dependency and protecting against severe hypoglycemia through restoring endogenous insulin secretion. This study analyses the current cost-effectiveness of this technology and estimates the value of further research to reduce uncertainty around cost-effectiveness. Methods We performed a cost-utility analysis using a Markov cohort model with a mean patient age of 49 to simulate costs and health outcomes over a life-time horizon. Our analysis used intensive insulin therapy (IIT) as comparator and took the provincial healthcare provider perspective. Cost and effectiveness data for up to four transplantations per patient came from the University of Alberta hospital. Costs are expressed in 2012 Canadian dollars and effectiveness in quality-adjusted life-years (QALYs) and life years. To characterize the uncertainty around expected outcomes, we carried out a probabilistic sensitivity analysis within the Bayesian decision-analytic framework. We performed a value-of-information analysis to identify priority areas for future research under various scenarios. We applied a structural sensitivity analysis to assess the dependence of outcomes on model characteristics. Results Compared to IIT, islet cell transplantation using non-generic (generic) immunosuppression had additional costs of $150,006 ($112,023) per additional QALY, an average gain of 3.3 life years, and a probability of being cost-effective of 0.5 % (28.3 %) at a willingness-to-pay threshold of $100,000 per QALY. At this threshold the non-generic technology has an expected value of perfect information (EVPI) of $260,744 for Alberta. This increases substantially in cost-reduction scenarios. The research areas with the highest partial EVPI are costs, followed by natural history, and effectiveness and safety. Conclusions Current transplantation technology provides substantial improvements in health outcomes over conventional therapy for highly selected patients with ‘unstable’ type 1 diabetes. However, it is much more costly and so is not cost-effective. The value of further research into the cost-effectiveness is dependent upon treatment costs. Further, we suggest the value of information should not only be derived from current data alone when knowing that this data will most likely change in the future.
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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 | 0,023 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».