Systematic review of models used in economic analyses in moderate-to-severe asthma and COPD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Respiratory diseases exert a substantial burden on society, with newer drugs increasingly adding to the burden. Economic models are often used, but seldom reviewed. PURPOSE: To summarize economic models used in economic analyses of drugs treating moderate-to-severe/very severe asthma or chronic obstructive pulmonary disease (COPD). METHODS: This study searched Medline and Embase from inception to the end of February 2015 for cost-effectiveness/utility analyses that examined at least one drug against placebo, another drug, or other standard therapy in asthma or COPD. Two reviewers independently searched and extracted data with differences adjudicated via consensus discussion. Data extracted included model used and its qualities, validation methods, treatments compared, disease severity, analytic perspective, time horizon, data collection (pro- or retrospective), input rates and sources, costs and sources, planned sensitivity analyses, criteria for cost-effectiveness, reported outcomes, and sponsor. RESULTS: This study analyzed 53 articles; 14 (25%) on asthma and 39 (75%) COPD. Markov models were commonly used for both asthma and COPD-related economic evaluations. Relatively few studies validated their model. For asthma-related studies, 10 examined inhaled corticosteroids and nine studied omalizumab. Placebo or standard therapy was the comparison in 11 studies and active drugs in the remainder. CONCLUSIONS: Few studies include validation of their models. Furthermore, controversy concerning some results was uncovered in this study, which needs to be avoided in the future.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».