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Enregistrement W114355131

Cost-effectiveness of Apligraf in the treatment of venous leg ulcers.

2001· article· en· W114355131 sur OpenAlexaff
R. Gary Sibbald, G W Torrance, Valery Walker, C Attard, P MacNeil

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiagnosis and Treatment of Venous Diseases
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBandageVenous leg ulcerCost effectivenessSurgeryDiabetic ulcersClinical trialProspective cohort studyVaricose UlcerInternal medicineDiabetes mellitus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Venous ulcers are the most common chronic wounds of the lower leg. Skin substitutes recently have been introduced to stimulate nonhealing wounds. To conduct an incremental cost-effectiveness analysis, a model was developed to compare the four-layer bandage system, with and without one application of skin substitute, for the outpatient treatment of venous leg ulcers. The model estimated the costs and consequences of treatment with and without the skin substitute application. Two analytic horizons were explored: 3 months and 6 months. Determined by seven physicians, data and assumptions for the 3-month model were based on information from a clinical trial, published studies, and clinical experience. Data for the 6-month model were extrapolated from the shorter model. The model results indicate that over 3 months, the use of the skin substitute provided a benefit of 22 ulcer days averted per patient at an incremental cost of $304 (societal). The incremental cost-effectiveness ratio was $14 per ulcer day averted. Over 6 months, the incremental cost-effectiveness ratio was less than $5 per ulcer-day averted. The skin substitute plus a four-layer bandage was more costly and more effective than the four-layer bandage alone. The skin substitute is increasingly cost-effective over a longer analytic horizon and in a subgroup of patients with ulcers of long duration (greater than 1-year duration at baseline). The results come from a model that is based on a series of estimates and assumptions, and accordingly, confirmation of this finding in a prospective study is encouraged.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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