Exploring the Potential Cost-Effectiveness of Patient Decision Aids for Use in Adults with Obstructive Sleep Apnea
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is increasing evidence highlighting the effectiveness of patient decision aids (PtDAs), but evidence supporting their cost-effectiveness is lacking. We consider patients with obstructive sleep apnea (OSA), in whom a PtDA may decrease nonadherence to treatment by empowering patients to receive the option that is most congruent with their own values. OBJECTIVE: To determine the potential costs and benefits of delivering a PtDA to patients with moderate OSA. METHODS: A Markov cohort decision-analytic model was developed for patients with moderate OSA, comparing a PtDA to usual care over 5 years from a societal perspective. Data for patient preference for treatment options was taken from a recent randomized crossover trial, event data (cardiovascular, motor vehicle accidents) came from national databases and published literature. Potential improvements in adherence are unknown, so we considered a realistic range of values. Outcome measures were 5-year costs (in 2010 Canadian dollars), quality-adjusted life years (QALYs), and the incremental cost-effectiveness ratio (ICER). RESULTS: When adherence to treatment was unchanged, the PtDA strategy was dominated by incurring lower QALYs and higher costs. When nonadherence was decreased by 20% in the PtDA arm (corresponding to an increase in adherence from 63% to 70% for continuous positive airway pressure and from 77% to 82% for mandibular advancement splints in year 1), the ICER fell to $62,414/QALY. Costs associated with the treatment devices and delivering the PtDA had the greatest effect on cost-effectiveness. LIMITATIONS: The model relies on surrogate measures and opinions for key parameters. CONCLUSIONS: The cost-effectiveness of PtDAs will depend on contextual factors, but a framework is described for properly considering their long-term cost-effectiveness. A number of important questions around the appropriateness of benefit measurement for PtDA trials are highlighted.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».