Health economic evaluation of treatments for Alzheimer′s disease: impact of new diagnostic criteria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The socio-economic impact of Alzheimer's disease (AD) and other dementias is enormous, and the potential economic challenges ahead are clear given the projected future numbers of individuals with these conditions. Because of the high prevalence and cost of dementia, it is very important to assess any intervention from a cost-effectiveness viewpoint. The diagnostic criteria for preclinical AD suggested by the National Institute on Aging and Alzheimer's Association workgroups in combination with the goal of effective disease-modifying treatment (DMT) are, however, a challenge for clinical practice and for the design of clinical trials. Key issues for future cost-effectiveness studies include the following: (i) the consequences for patients if diagnosis is shifted from AD-dementia to predementia states, (ii) bridging the gap between clinical trial populations and patients treated in clinical practice, (iii) translation of clinical trial end-points into measures that are meaningful to patients and policymakers/payers and (iv) how to measure long-term effects. To improve cost-effectiveness studies, long-term population-based data on disease progression, costs and outcomes in clinical practice are needed not only in dementia but also in predementia states. Reliable surrogate end-points in clinical trials that are sensitive to detect effects even in predementia states are also essential as well as robust and validated modelling methods from predementia states that also take into account comorbidities and age. Finally, the ethical consequences of early diagnosis should be considered.
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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 | 0,020 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 découle