Modeling costs and outcomes associated with a treatment algorithm for problem bleeding episodes in patients with severe hemophilia a and high-titer inhibitors.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No evidence-based treatment guidelines are currently available for the treatment of problem bleedings in patients with hemophilia who develop clotting factor inhibitors. A treatment algorithm was developed previously to help providers optimize the approach to the treatment of this patient population. The algorithm provides the specific intervals between treatments; however, it does not specify dosing recommendations and does not offer insights into the likelihood of outcome improvements at each time interval. OBJECTIVE: To develop a model to analyze the impact on patient outcomes and costs of adhering to a current treatment algorithm for the 2 available clotting therapies to treat bleeding episodes in patients with hemophilia who develop clotting factor inhibitors. METHODS: A simulation model was developed using a modified Delphi method approach based on a consensus opinion of an expert panel. The model was used to analyze the impact of following the available treatment algorithm on patient outcomes and costs. Treatment patterns and the likelihood of a resolved bleeding episode associated with following the treatment algorithm (ie, adherence) were compared with not following the algorithm (ie, nonadherence). This model assumed 2 scenarios in which treatment was initiated with each of the 2 bypassing agents currently available, and clinical and economic outcomes were mapped for adhering to and not adhering to the consensus treatment algorithm. RESULTS: The simulation model shows that adhering to the treatment algorithm would result in 74.4% of patients improving at 72 hours compared with only 56.7% of patients when not adhering to the algorithm. According to this model, regardless of the bypassing agent used at initiation, adherence to the treatment algorithm would result in fewer patients requiring combined sequential therapy with the 2 bypassing agents for 3 days. In addition, using this analytic model, reducing the percentage of patients with hemophilia who required combined sequential therapy by 17.6% resulted in an average cost-savings of $16,305 per patient. CONCLUSION: Adherence to an algorithm in which treatment is altered at regular intervals based on a patient's clinical response has the potential to improve patient outcomes and reduce the number of nonresponsive patients requiring sequential therapy in patients with hemophilia who have clotting factor inhibitors and are experiencing problem bleeding episodes. >Adherence to the algorithm would also result in reduced costs to patients and payers.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».