The cost-effectiveness of insulin analogs and regular insulin for diabetes control: a case study in Iran
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: For years, traditional techniques have been used for diabetes treatment. There are two major types of insulin: insulin analogs and regular insulin. Insulin analogs are similar to regular insulin and lead to changes in pharmacokinetic and pharmacodynamic properties. The purpose of the present research was to determine the cost-effectiveness of insulin analogs versus regular insulin for diabetes control in Yazd Diabetes Center in 2017. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: In this descriptive-analytical research, the cost-effectiveness index was used to compare insulin analogs and regular insulin (pen/vial) for treatment of diabetes. Data were analyzed in the TreeAge Software and a decision tree was constructed. A 10% discount rate was used for ICER sensitivity analysis. Cost-effectiveness was examined from a provider's perspective. FINDINGS: QALY was calculated to be 0.2 for diabetic patients using insulin analogs and 0.05 for those using regular insulin. The average cost was $3.228 for analog users and $1.826 for regular insulin users. An ICER of $0.093506/QALY was obtained. The present findings suggest that insulin analogs are more cost-effective than regular insulin. ORIGINALITY/VALUE: This study was conducted using a cost-effectiveness analysis to evaluate insulin analogs versus regular insulin in controlling diabetes. The results of study are helpful to the government to allocate more resources to apply the cost-effective method of the treatment and to protect patients with diabetes from the high cost of treatment.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».