An economic evaluation of sevelamer in patients new to dialysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The overall objective of this study was to estimate the costs and outcomes associated with treatment with sevelamer for hyperphosphataemia compared with calcium-based binders. METHODS: Using published data on mortality and hospitalisation rates, a Markov model was developed to predict health outcomes and associated costs for the treatment of hyperphosphataemia using either sevelamer or calcium binders in chronic kidney disease patients who had recently started haemodialysis. Patient outcomes were modelled for 5 years, and incremental cost-effective ratios (ICERs) were calculated for sevelamer relative to calcium carbonate and calcium acetate binders. The perspective adopted was that of the UK National Health Service. RESULTS: The total 5-year discounted treatment cost for patients treated with sevelamer is pound 24,216, while for the calcium carbonate group total cost was pound 17,695. This is an incremental cost of pound 6521 per sevelamer-treated patient over 5 years. Patients receiving sevelamer can be expected to experience 2.70 quality-adjusted life years (QALYs) compared to 2.46 for those treated with calcium carbonate (i.e. an incremental gain of 0.24 QALYs). This results in an incremental cost per QALY of pound 27,120 and an incremental cost per life year gained of pound 15,508. Results were similar with calcium acetate. CONCLUSION: Together with the unique morbidity and mortality benefits, this study suggests that treatment with sevelamer confers clinical benefits with a modest investment of additional economic resources.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».