Lifetime Cost-Effectiveness of Calcineurin Inhibitor Withdrawal After De Novo Renal Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
After renal transplantation, immunosuppressive regimens associated with high short-term survival rates are not necessarily associated with high long-term survival rates, suggesting that regimens may need to be optimized over time. Calcineurin inhibitor (CNI) withdrawal from a sirolimus-based immunosuppressive regimen may maximize the likelihood of long-term graft and patient survival by minimizing CNI-associated nephrotoxicity. In this study, a lifetime Markov model was created to compare the cost-effectiveness of a sirolimus-based CNI withdrawal regimen (sirolimus plus steroids) with other common CNI-containing regimens in adult de novo renal transplantation patients. Long-term graft survival was estimated by renal function and data from published studies and the US transplant registry, including short- and long-term outcomes, utility weights, and health-state costs were incorporated. Drug costs were based on average daily consumption and wholesale acquisition costs. The model suggests that treatment with sirolimus plus steroids is more efficacious and less costly than regimens consisting of a CNI, mycophenolate mofetil, and steroids; therefore, CNI withdrawal not only shows potential for long-term clinical benefits but also is expected to be cost-saving over a patient's life compared with the most commonly prescribed CNI-containing regimens.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».