A population-based cost-effectiveness analysis of olanzapine and risperidone among ambulatory patients with schizophrenia.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Olanzapine and risperidone are atypical antipsychotics exhibiting different pharmacological properties that are likely to translate into differences in outcomes, tolerability and safety. As well, their acquisition cost differs. These differences may impact their cost-effectiveness. OBJECTIVE: To estimate the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of olanzapine and risperidone in an outpatient population. METHODS: We carried out a cost-effectiveness analysis based on resource utilization data gathered from Quebec's provincial health insurance board databases. Patients previously diagnosed with schizophrenia who received a first prescription of olanzapine or risperidone between 1 January 1997 and 31 August 1999 were followed for 365 days. Absence of hospitalization for mental illness served as the clinical indicator of effectiveness. Direct health care costs for mental illness were considered. Adjusted ICERs were calculated, and their 95% confidence intervals (CI) were assessed using a non-parametric bootstrap. RESULTS: A total of 6,334 patients were included in the analysis. The ICER for olanzapine was (CA$) 86,918 (95%CI, 27,709 to 237,040) per additional effective treatment per year, among patients hospitalized prior to their treatment. Among those who were not hospitalized prior to their treatment, olanzapine was dominated (95%CI, CA$1.7M to dominated). CONCLUSION: Results suggest that, in this population, direct mental health care costs could be minimized by using risperidone instead of olanzapine as the initial 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».