CANADIAN JOURNAL OF DIABETES. 2009;33(4):363-374. COST-EFFECTIVENESS OF ATORVASTATIN IN DIABETES | 363
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIvE: To assess the clinical and economic benefits of atorvastatin for Canadian patients with type 2 diabetes from a Canadian Ministry of Health perspective. METhODS: A Markov cost-effectiveness model based on the clinical outcomes of the Collaborative Atorvastatin Diabetes Study was populated with a hypothetical cohort of patients with type 2 diabetes and no history of cardiovascular (CV) events, receiving 10 mg/day atorvastatin or placebo. Model inputs were retrieved from published literature and public data sets. The time horizon was 5 years, with additional pro-jections for 10 and 25 years. Deterministic and probabilistic sensitivity analyses were performed. RESULTS: Over 5 years, patients treated with atorvastatin experienced fewer CV events, gained 0.02 quality-adjusted life years (QALYs) on a per-patient basis and had 1 % fewer deaths vs. placebo, at an additional cost of $1388 per patient. The incremental cost-effectiveness of atorvasta-tin was $70,773 (95 % CI $33,981–$195,914), $12,687 (95 % CI dominant–$66,048) and $1,362 (95 % CI domi-nant–$49,432) per QALY at 5, 10 and 25 years, respectively. The model was sensitive to variations in hazard ratios for CV events, age, systolic blood pressure and cholesterol levels. CONCLUSIONS: This study supports the cost-effectiveness of atorvastatin for the primary prevention of major CV events in patients with type 2 diabetes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,001 |
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 ».