Economic evaluation of sacral neuromodulation in overactive bladder: A Canadian perspective
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Refractory overactive bladder (OAB) with urge incontinence is an underdiagnosed condition with substantial burden on the healthcare system and diminished patient's quality-of-life. Many patients will fail conservative treatment with optimized medical-therapy (OMT) and may benefit from minimally invasive procedures, including sacral-neuromodulation (SNM) or botulinum-toxin (BonT-A). The goal of this study was to estimate the cost-efectiveness of SNM vs. OMT and BonT-A as important parameters from coverage and access to a therapy. METHODS: A Markov model with Monte-Carlo simulation was used to assess the incremental cost effectiveness ratio (ICER) of SNM vs. BonT-A and OMT both in deterministic and probabilistic analysis from a provincial payer perspective over a 10-year time horizon with 9-month Markov-cycles. Clinical data, healthcare resource utilization, and utility scores were acquired from recent publications and an expert panel of 7 surgeons. Cost data (2014-Dollars) were derived from provincial health insurance policy, drug benefit formulary, and hospital data. All cost and outcomes were discounted at a 3% rate. RESULTS: The annual (year 1-10) incremental quality-adjusted life years for SNM vs. BonT-A was 0.05 to 0.51 and SNM vs. OMT was 0.19 to 1.76. The annual incremental cost of SNM vs. BonT-A was $7237 in year 1 and -$9402 in year 10 and was between $8878 and -$11 447 vs. OMT. In the base-case deterministic analysis, the ICER for SNM vs. BonT-A and OMT were within the acceptable range ($44 837 and $15 130, respectively) at the second year of therapy, and SNM was dominant in consequent years. In the base-case analysis the probability of ICER being below the acceptability curve (willingness-to-pay $50 000) was >99% for SNM vs. BonT-A at year 3 and >95% for OMT at year 2. CONCLUSION: SNM is a cost-effective treatment option to manage patients with refractory OAB when compared to either BonT-A or OMT. From a Canadian payers' perspective, SNM may be considered a first-line treatment option in management of patients with OAB with superior long-term outcomes. Similar to all economic analysis, this study has limitations which are based on the assumptions of the used model.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».