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本研究強調使用品質調整生命年(QALYs)來評估經濟及健康技術評估中的模擬模型表現。QALYs 將死亡率和臨床事件整合為單一指標,反映人口偏好。研究還引入新指標 Q²,代表誤差比例減少,並與傳統指標如均方誤差(MSE)比較。分析了 EXSCEL 試驗的 14,729 名參與者,結果顯示 UKPDS-OM2 的 QALY 預測比 UKPDS-OM1 更準確,且 Q² 在比較子群體預測準確性方面表現優越。建議在健康技術評估中,應將 Q² 和 MSE 作為模型準確性的指標。 PubMed DOI


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近年來,對於現代2型糖尿病治療的臨床證據明顯增加,像是二肽基胜肽酶-4抑制劑、葡萄糖樣肽-1受體激動劑和鈉-葡萄糖共同轉運蛋白-2抑制劑。這些治療的心血管安全性已在心血管結果試驗(CVOTs)中評估。建議校準現有模型以包含CVOT數據,或基於CVOT的患者級數據開發新的風險方程式,以更好地建模現代2型糖尿病治療。 PubMed DOI

研究指出,在瑞典將empagliflozin加入治療2型糖尿病且有心血管疾病的病患,可顯著延長壽命、減少心血管死亡和心臟衰竭。成本效益高,顯示使用empagliflozin短期和長期都有好處。 PubMed DOI

研究比較了SGLT2i和GLP-1RA兩種降糖藥對第2型糖尿病患者心血管風險的影響。利用意大利真實世界數據,採用不同統計方法處理模型錯誤和缺失數據。結果顯示達帕格列酮可能比GLP-1RA更有效。模擬結果指出,目標最大概似估計器(TMLE)在估計治療效果時偏差和標準誤差最低。 PubMed DOI

這項研究比較了在EXSCEL試驗中患有2型糖尿病的患者中,使用單次與重複測量風險因子的心血管疾病風險預測工具的預測表現。納入重複測量改善了對主要不良心血管事件的預測能力,具有更好的區分度和校準度。考慮風險因子軌跡的聯合模型方法表現優於僅使用單一時間點測量的標準模型。 PubMed DOI

研究顯示,在台灣,使用GLP-1RAs治療2型糖尿病患者是划算的,每獲得一個QALY的成本為6,053美元。特別是對於有心血管或腎臟疾病的患者,使用GLP-1RAs不僅可以省錢,還能提高生活品質。建議2型糖尿病患者,特別是有心臟或腎臟問題的患者,考慮使用GLP-1RAs治療。 PubMed DOI

這個研究的目的是利用臨床數據建立一個模型,來預測2型糖尿病患者的HbA1c值,以便未來應用在行政資料庫中。研究使用義大利的資料庫進行開發和驗證,結果顯示這個模型能夠解釋17%-18%的HbA1c變異,並具有良好的區分度和校準度。最佳演算法確定了HbA1c值≥7%的臨界值,並在另一個資料庫中應用,以估計高HbA1c水平患者的數量。這種方法有助於醫療機構識別符合特定藥物標準的患者,並根據準確的估計評估醫療費用報銷標準。 PubMed DOI

BRAVO糖尿病模型已通過使用EXSCEL試驗的完全去識別數據進行驗證,顯示在預測2型糖尿病患者的心臟事件和死亡等結果方面表現良好。該模型成功使用了掩碼數值數據範圍和NHANES數據進行預測,證明了其在安全設置中應用於去識別患者數據的可行性。 PubMed DOI

研究分析IQVIA Core Diabetes Model在預測SUSTAIN 6試驗結果的表現,結果顯示每週一次的semaglutide明顯降低心血管事件。模型經過校準以符合觀察到的結果,影響了semaglutide在英國的成本效益。校準是為了複製試驗中的中風率,semaglutide相較於安慰劑顯示出較低的風險。透過校準,成本效益比改善了,暗示semaglutide的心血管益處可能不僅僅是由於傳統風險因素。建立準確的糖尿病併發症模型對於評估成本效益至關重要。 PubMed DOI

研究利用機器學習分析卡塔爾生物庫中1000名參與者的臨床和骨骼健康指標,預測糖尿病。機器學習模型準確率超過84%,經特徵選擇後提高至87.2%。發現糖尿病患者HDL膽固醇和中性粒細胞高,維生素B12和睪固酮低,鈉水平也低。達帕格列酮處方與降低酶水平相關。研究建議結合DXA和臨床數據的機器學習模型可早期診斷糖尿病。 PubMed DOI

真實世界糖尿病進展 (RAPIDS) 2.0 風險引擎是一個模擬模型,專門分析2型糖尿病患者在不同降糖治療下的長期結果。這個模型經過精煉,並考量了基線數據及年齡的影響,涵蓋了DPP-4抑制劑、GLP-1受體激動劑和SGLT-2抑制劑等藥物的最新效果。RAPIDS 2.0以25,000名患者的數據進行校準,並驗證了263,816名患者的結果,顯示出在不同子群體中預測的準確性,對於評估降糖治療策略的效果具有潛在價值。 PubMed DOI