Cost-Effectiveness of Two Inexpensive Postfracture Osteoporosis Interventions: Results of a Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most older patients are not treated for osteoporosis after fragility fracture. In a 3-armed randomized trial, we reported that 2 inexpensive mail-based interventions, one directed at physicians and the other at physicians plus patients, increased 1-year osteoporosis treatment starts by 4% and 6% (respectively) compared with usual care starts of 11%. The cost-effectiveness of these interventions is unknown. METHODS: The incremental cost-effectiveness of interventions compared with usual care was assessed using Markov decision-analytic models. Costs were expressed in 2010 Canadian dollars and long-term effectiveness based on quality-adjusted life years (QALYs) gained derived from hypothetical model simulations. The perspective was third-party health care payer; the time horizon was lifetime; and the costs and benefits were discounted 3%. RESULTS: The physician intervention cost was $7.12 per patient, whereas the physician plus patient intervention cost was $8.45. Compared with usual care, the economic simulation demonstrated that for every 1000 patients getting the physician intervention, there were 2 fewer fractures, 2 more QALYs gained, and $22,000 saved. Compared with physician intervention, the simulation demonstrated that for every 1000 patients receiving physician plus patient intervention, there was 1 fewer fracture and 1 more QALY gained, with $18,000 saved. Both interventions dominated usual care and were cost saving or highly cost effective in 67% of 10 000 probabilistic simulations. Although the physician plus patient intervention cost was $1.33 more per patient than the physician intervention, it was still the most economically attractive option. CONCLUSIONS: Pragmatic mail-based interventions directed at patients with recent fractures and their physicians are a highly cost-effective means to improving osteoporosis management and both interventions dominated usual care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».