Model Keputusan dalam Diabetes Tipe 2
 Natasya Zulfia Abriani
Hasil dari artikel tersebut menunjukkan bahwa terdapat 14 model keputusan yang digunakan untuk memprediksi hasil klinis jangka panjang, biaya uji klinis, dan membantu pengambil keputusan dalam memilih intervensi yang tersedia untuk diabetes melitus tipe 2 (T2DM). Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa dua belas model melaporkan tahun hidup (LYs), sepuluh model melaporkan rasio efektivitas biaya tambahan (ICER), dan tiga belas model melaporkan tahun hidup yang disesuaikan dengan kualitas (QALYs). Selain itu, model ECHO dan IHE juga melaporkan manfaat moneter bersih (NMBs). Beberapa model juga melaporkan hasil lainnya seperti hasil manfaat kesehatan dan biaya.
Sebagian besar data yang dimasukkan ke dalam model didasarkan pada populasi Eropa, dengan hanya satu model yang dikembangkan berdasarkan data populasi Asia. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat kebutuhan untuk lebih memperhatikan keragaman populasi dalam pengembangan model keputusan untuk diabetes tipe 2. Selain itu, artikel ini menyoroti keterbatasan model keputusan dalam hal kualitas dan ekstrapolasi, serta kurangnya terminologi standar mengenai ketidakpastian model dalam studi-studi ini.Â
Hal ini menunjukkan perlunya standar yang jelas dalam melaporkan ketidakpastian model keputusan untuk memastikan kualitas dan validitas hasil. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa artikel ini memberikan gambaran umum tentang karakteristik dan kemampuan model keputusan yang dipublikasikan di T2DM, serta menyoroti keterbatasan dan kebutuhan untuk pengembangan model yang lebih representatif dan akurat
Menyintesis Data untuk Prediksi dan Intervensi
Model keputusan penyakit adalah kerangka matematis logis yang mensintesis data yang tersedia misalnya hasil uji klinis, jangka pendek, persamaan risiko, tingkat perkembangan dan Hubungan fisiologis yang diketahui ke dalam kerangka kerja internal yang koheren dan konsisten yang dapat diekstrapolasi dari waktu ke waktu.Â
Banyak model telah dikembangkan dan divalidasi untuk populasi diabetes melitus tipe 2 (T2DM) dan digunakan dalam berbagai cara, seperti memperkirakan hasil klinis jangka panjang dan biaya uji klinis serta membantu pengambil keputusan dalam memilih intervensi yang tersedia pada populasi tersebut. Kelompok Efektivitas Biaya Diabetes dari Pusat Pengendalian Penyakit (CDC) menggunakan Model Efektivitas Biaya Diabetes (DCEM) untuk memperkirakan efektivitas biaya tambahan dari pengendalian glikemik intensif (relatif terhadap pengendalian konvensional), pengendalian hipertensi intensif, dan pengurangan hipertensi
Model Keputusan dalam Diabetes Tipe 2
Hasil dari artikel tersebut menunjukkan bahwa terdapat 14 model keputusan yang digunakan untuk memprediksi hasil klinis jangka panjang, biaya uji klinis, dan membantu pengambil keputusan dalam memilih intervensi yang tersedia untuk diabetes melitus tipe 2 (T2DM). Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa dua belas model melaporkan tahun hidup (LYs), sepuluh model melaporkan rasio efektivitas biaya tambahan (ICER), dan tiga belas model melaporkan tahun hidup yang disesuaikan dengan kualitas (QALYs). Selain itu, model ECHO dan IHE juga melaporkan manfaat moneter bersih (NMBs). Beberapa model juga melaporkan hasil lainnya seperti hasil manfaat kesehatan dan biaya.
Sebagian besar data yang dimasukkan ke dalam model didasarkan pada populasi Eropa, dengan hanya satu model yang dikembangkan berdasarkan data populasi Asia. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat kebutuhan untuk lebih memperhatikan keragaman populasi dalam pengembangan model keputusan untuk diabetes tipe 2.Â
Selain itu, artikel ini menyoroti keterbatasan model keputusan dalam hal kualitas dan ekstrapolasi, serta kurangnya terminologi standar mengenai ketidakpastian model dalam studi-studi ini. Hal ini menunjukkan perlunya standar yang jelas dalam melaporkan ketidakpastian model keputusan untuk memastikan kualitas dan validitas hasil. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa artikel ini memberikan gambaran umum tentang karakteristik dan kemampuan model keputusan yang dipublikasikan di T2DM, serta menyoroti keterbatasan dan kebutuhan untuk pengembangan model yang lebih representatif dan akurat
Kesimpulan
