Adalimumab and Etanercept in the Treatment of Rheumatoid Arthritis and Spondyloarthropathies: Budget Impact Model of Dose Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Objective:To assess the financial impact ofspacing out the administration intervals of adalimumab (ADA) and etanercept (ETN) in the treatment of rheumatoid arthritis (RA) and spondyloarthropathies (SAP) in our work setting.Materials and method:A budget impact model (BIM) was developed to estimate the financial impact ofspacing out the usual administration intervals of ADA 40 mg every 2 weeks and ETN 50 mg weekly (scenario A) to ADA 40 mg every 3 weeks and ETN 50 mg every 2 weeks (scenario B), according to the guidelines and recommendations applied to these studies, specifying the target population, the study perspective, the time frame, and analysing the robustness of the study with a threshold univariate sensitivity analysis.Results:A total of 71 patients were included in the study.The application of a BIM showed annual savings for ADA and ETN of €19,784 and €38,271, respectively.The net cost, that is, the savings this entailed for the time frame considered (2 years), amounted to €116,110.The sensitivity analysis performed shows that the BIM estimated for the study period was very robust, as the net result in the different scenarios varied very little, remaining negative in the new scenarios.Conclusions:The BIM developed in the study shows the importance of the role of healthcare professionals in the context of sustainability of the healthcare system, where the model could generate large annual net savings for the different regional healthcare systems.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».