Health state utilities associated with attributes of treatments for hepatitis C
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cost-utility analyses are frequently conducted to compare treatments for hepatitis C, which are often associated with complex regimens and serious adverse events. Thus, the purpose of this study was to estimate the utility associated with treatment administration and adverse events of hepatitis C treatments. DESIGN: Health states were drafted based on literature review and clinician interviews. General population participants in the UK valued the health states in time trade-off (TTO) interviews with 10- and 1-year time horizons. The 14 health states described hepatitis C with variations in treatment regimen and adverse events. RESULTS: A total of 182 participants completed interviews (50% female; mean age = 39.3 years). Utilities for health states describing treatment regimens without injections ranged from 0.80 (1 tablet) to 0.79 (7 tablets). Utilities for health states describing oral plus injectable regimens were 0.77 (7 tablets), 0.75 (12 tablets), and 0.71 (18 tablets). Addition of a weekly injection had a disutility of -0.02. A requirement to take medication with fatty food had a disutility of -0.04. Adverse events were associated with substantial disutilities: mild anemia, -0.12; severe anemia, -0.32; flu-like symptoms, -0.21; mild rash, -0.13; severe rash, -0.48; depression, -0.47. One-year TTO scores were similar to these 10-year values. CONCLUSIONS: Adverse events and greater treatment regimen complexity were associated with lower utility scores, suggesting a perceived decrease in quality of life beyond the impact of hepatitis C. The resulting utilities may be used in models estimating and comparing the value of treatments for hepatitis C.
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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 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».