Cost-Effectiveness Analysis of a Randomized Trial Comparing Care Models for Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Potential cost and effectiveness of a nephrologist/nurse-based multifaceted intervention for stage 3 to 4 chronic kidney disease are not known. This study examines the cost-effectiveness of a chronic disease management model for chronic kidney disease. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Cost and cost-effectiveness were prospectively gathered alongside a multicenter trial. The Canadian Prevention of Renal and Cardiovascular Endpoints Trial (CanPREVENT) randomized 236 patients to receive usual care (controls) and another 238 patients to multifaceted nurse/nephrologist-supported care that targeted factors associated with development of kidney and cardiovascular disease (intervention). Cost and outcomes over 2 years were examined to determine the incremental cost-effectiveness of the intervention. Base-case analysis included disease-related costs, and sensitivity analysis included all costs. RESULTS: Consideration of all costs produced statistically significant differences. A lower number of days in hospital explained most of the cost difference. For both base-case and sensitivity analyses with all costs included, the intervention group required fewer resources and had higher quality of life. The direction of the results was unchanged to inclusion of various types of costs, consideration of payer or societal perspective, changes to the discount rate, and levels of GFR. CONCLUSIONS: The nephrologist/nurse-based multifaceted intervention represents good value for money because it reduces costs without reducing quality of life for patients with chronic kidney disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».