Cost-effectiveness of alternative treatments for women with osteoporosis in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the years following menopause, estrogen levels decline leading to accelerated bone loss and an increased risk of osteoporosis and osteoporosis-related fractures. METHODS: Using a Markov model and decision analytic techniques, the long-term costs and outcomes of five treatment and secondary prevention strategies for osteoporosis were compared: 'no intervention', alendronate, etidronate, risedronate, and raloxifene. The base case analysis examined postmenopausal (65 year old) osteoporotic women without prior fracture. Probabilistic sensitivity analysis (PSA) was used to incorporate the impact of parameter uncertainty, and deterministic sensitivity analysis (DSA) was used to compare alternative patient populations and modeling assumptions. Life years and Quality Adjusted Life Years (QALYs) were used as measures of effectiveness. RESULTS: In the base case analysis, risedronate was dominated by etidronate and alendronate. Alendronate and etidronate were projected to have similar costs and QALYs, and the efficiency frontier was represented by 'no intervention', etidronate, alendronate, and raloxifene (Can$32 571, Can$38 623 and Can$114 070 per QALY respectively). Alternative assumptions of raloxifene's impact on CHD and breast cancer, alternative discount rates and alternative patient risk factors (e.g., starting age of therapy, CHD risk, and prior fracture risk) had significant impacts on the overall cost-effectiveness results for both the bisphosphonates and raloxifene. DISCUSSION: Using conventionally quoted benchmarks and compared to no therapy, alendronate, etidronate, and raloxifene would all be considered cost-effective alternatives for treating women with osteoporosis. Potential limitations of this study include the usual caveats and cautions associated with long-term projection models and the fact that not all inputs into the model are Canadian data sources.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».