The impact of memantine in combination with acetylcholinesterase inhibitors on admission of patients with Alzheimer’s disease to nursing homes: cost-effectiveness analysis in France
Notice bibliographique
Résumé
The costs associated with the care of Alzheimer's disease patients are very high, particularly those associated with nursing home placement. The combination of a cholinesterase inhibitor (ChEI) and memantine has been shown to significantly delay admission to nursing homes as compared to treatment with a ChEI alone. The objective of this cost-effectiveness analysis was to evaluate the economic impact of the concomitant use of memantine and ChEI compared to ChEI alone. Markov modelling was used in order to simulate transitions over time among three discrete health states (non-institutionalised, institutionalised and deceased). Transition probabilities were obtained from observational studies and French national statistics, utilities from a previous US survey and costs from French national statistics. The analysis was conducted from societal and healthcare system perspectives. Mean time to nursing home admission was 4.57 years for ChEIs alone and 5.54 years for combination therapy, corresponding to 0.98 additional years, corresponding to a gain in quality adjusted life years (QALYs) of 0.25. From a healthcare system perspective, overall costs were €98,609 for ChEIs alone and €90,268 for combination therapy, representing cost savings of €8,341. From a societal perspective, overall costs were €122,039 and €118,721, respectively, representing cost savings of €3,318. Deterministic and probabilistic (Monte Carlo simulations) sensitivity analyses indicated that combination therapy would be the dominant strategy in most scenarios. In conclusion, combination therapy with memantine and a ChEI is a cost-saving alternative compared to ChEI alone as it is associated with lower cost and increased QALYs from both a societal and a healthcare perspective.
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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 | 0,018 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».