Impact on health outcome and costs of influenza treatment with oseltamivir in elderly and high-risk patients
Notice bibliographique
Résumé
SummaryThe main objective of this study was to evaluate health outcomes and costs to the healthcare payer of treating influenza with oseltamivir in a high-risk population. Data from published literature, clinical trials and public sources were used to develop a decision-analytic model simulating a high-risk population in the UK. The underlying clinical pathway predicts morbidity and mortality due to influenza, and its specified complications for the two influenza treatment strategies—oseltamivir and usual care. Health outcomes (quality-adjusted life years [QALYs], days to return to normal activity) and costs were estimated for events in the model. Robustness of the results was tested by probabilistic, univariate and multivariate sensitivity analyses.Treatment with oseltamivir within 48 hours results in reduced morbidity, which translates into faster recovery and return to normal activity. Economic evaluation showed that treatment with oseltamivir in a high-risk population in the UK is a cost-effective strategy in all analysed scenarios with cost-utility ratios between £225 and £17,900 per QALY gained.Treatment with oseltamivir is effective in terms of health outcome and cost for high-risk patients from the perspectives of the individual patient and healthcare payer.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».