Health state utility of patients with single-level cervical degenerative disc disease: comparison of anterior cervical discectomy and fusion with cervical disc arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Cost-effectiveness analysis (CEA) of medical interventions has become increasingly relevant to the discussion of optimization of care. The use of utility scales in CEA permits a quantitative assessment of effectiveness of a given intervention. There are no published utility values for degenerative disc disease (DDD) of the cervical spine, anterior cervical discectomy and fusion (ACDF), or cervical disc replacement (CDR). The purpose of this study was to define health utility values for those health states. METHODS: The 36-Item Short Form Health Survey data from the ProDisc-C investigational device exemption study were obtained for single-level DDD at baseline and 24 months postoperatively after ACDF or CDR procedures. Patients in the original study were randomized to either ACDF or CDR. Utilizing a commercially available Short Form-6 dimensions program, utility scores were calculated for each health state using a set of parametric preference weights obtained from a sample of the general population using the recognized valuation technique of standard gamble. RESULTS: The baseline health state utility (HSU) value for a patient with single-level DDD was 0.54 in both the ACDF and CDR groups. Postoperative changes in HSU values were seen in both intervention groups at 24 months. Cervical disc replacement had a HSU value of 0.72. Anterior cervical discectomy and fusion was found to have a postoperative utility state of 0.71. No statistically significant difference was found in the HSU for ACDF and CDR at 24 months of follow-up. CONCLUSIONS: This study represents the first calculated HSU value for a patient with single-level cervical DDD. Additionally, 2 common treatment interventions for this disease state were assessed. Both treatments were found to have significant impact on the HSU values. These values are integral to future CEA of ACDF and CDR.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».