Cost-Effectiveness of Combination Nonbiologic Disease-Modifying Antirheumatic Drug Strategies in Patients with Early Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the costs and benefits of alternative combination strategies of disease-modifying antirheumatic drugs (DMARD) and DMARD monotherapy in patients with early, active rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Data were drawn from randomized controlled trials that compared DMARD monotherapy or any DMARD combination strategy, with or without combined steroid therapy. Mixed treatment comparison methods were used to estimate the relative effectiveness of the different strategies. A mathematical model was developed to compare the longterm costs and benefits of the alternative strategies, combining data from a variety of sources. Costs were considered from a health sector viewpoint and benefits were expressed in terms of quality-adjusted life-years (QALY). RESULTS: If decision makers use a threshold of £20,000 (US$29,000) per QALY, then the strategies most likely to be cost-effective are either DMARD combination therapy with downward titration (probability of being optimal = 0.50) or intensive, triple DMARD combination therapy (probability of being optimal = 0.43). The intensive DMARD strategy generated an additional cost of £27,392 per additional QALY gained compared to the downward titration strategy. Other combination strategies were unlikely to be considered cost-effective compared to DMARD monotherapy. Results were robust to a range of scenario sensitivity analyses. CONCLUSION: Combination DMARD therapy is likely to be cost-effective compared to DMARD monotherapy where treatment entails rapid downward dose titration or intensive, triple DMARD therapy.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».