Illustrating the impact of including future costs in economic evaluations: an application to end‐stage renal disease care
Notice bibliographique
Résumé
There are strong theoretical arguments for including future costs for related and unrelated medical care and non-medical expenditures within economic evaluations. Nevertheless, there is limited data on how inclusion of such costs affects the cost effectiveness of medical interventions in practice. For a low-cost intervention that improves survival in end-stage renal disease (ESRD) patients, we sought to determine how the inclusion of future costs for related medical care (i.e. dialysis and transplantation) and for unrelated medical care and non-medical expenditure would affect the magnitude of the cost per QALY ratio. We performed a cost-utility analysis comparing hemodialysis using a synthetic dialyser (the current treatment of choice in Canada) with the historical gold-standard treatment (use of a cellulose dialyser). We contrasted the results of the analysis including and excluding various measures of future costs. While the inclusion of future costs for unrelated medical care and non-medical expenditures had a significant impact on the cost per QALY ratio, the size of the cost per QALY ratio was most sensitive to inclusion of future costs for related medical care. Our analysis shows that even relatively inexpensive interventions that extend survival of dialysis patients may not be cost-effective since, by extending survival, the extra outpatient dialysis costs that are incurred are large. Inclusion of such costs (which, in and of itself, is methodologically correct) in economic evaluations in this area may mitigate against the acceptance of interventions that are relatively inexpensive themselves but which improve patient survival.
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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 | 0,079 | 0,254 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| 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 ».