Cost effectiveness of oral triptan therapy: a trans-national comparison based on a meta-analysis of randomised controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to appraise the relative cost effectiveness of oral triptan therapy in the management of acute migraine, comparing the results obtained using drug cost data from six different countries, USA, UK, Canada, Germany, Italy and The Netherlands. METHOD: A meta-analysis of randomised placebo controlled trials of single dose oral triptans was carried out in order to calculate aggregate Numbers Needed to Treat (NNT) for each triptan and dose. Cost effectiveness ratios were then derived for each treatment by applying mean drug acquisition costs for each country to these NNTs. Using a graphical plot for each country, incremental cost effectiveness comparisons were then made versus sumatriptan 100 mg, the most commonly used oral triptan. RESULTS: When analysed in terms of 2-h pain one country to another. When compared to free outcomes, rizatriptan 10 mg and eletriptan 40 and 80 mg were the most effective oral triptans. Rizatriptan 10mg has the most advantageous absolute cost effectiveness ratio in all six countries studied, although levels of statistical significance compared to other agents varied from sumatriptan 100mg, rizatriptan 10 mg and eletriptan 40 mg are most consistently the cost effective treatment choices, both being cost dominant in five out of six countries studied. CONCLUSIONS: There are systematic differences in triptan efficacy that have an impact on treatment choice. Differences in pricing structure between countries mean that hierarchies of cost effectiveness will vary. Country-specific data should therefore be examined before defining treatment strategies.
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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 | 0,050 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,066 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».