Cost‐effectiveness of intensive exercise therapy directly following hospital discharge in patients with arthritis: Results of a randomized controlled clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the cost-utility and cost-effectiveness of a 3-week intensive exercise training (IET) program directly following hospital discharge in patients with rheumatic diseases. METHODS: Patients with arthritis who were admitted to the hospital because of a disease activity flare or for elective hip or knee arthroplasty were randomly assigned to either the IET group or usual care (UC) group. Followup lasted 1 year. Quality-adjusted life years (QALYs) were derived from Short Form 6D scores and a visual analog scale (VAS) rating personal health. Function-related outcome was measured using the Health Assessment Questionnaire, the McMaster Toronto Arthritis (MACTAR) Patient Preference Disability Questionnaire, and the Escola Paulista de Medicina Range of Motion scale (EPMROM). Costs were reported from a societal perspective. Differences in costs and incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) were estimated. RESULTS: Data from 85 patients (50 IET and 35 UC) could be used for health-economic analysis. VAS personal health-based QALYs were in favor of IET. Function-related outcome showed statistically significant improvements in favor of IET over the first 6 months, according to the MACTAR (P < 0.05) and the EPMROM (P < 0.01). At 1-year followup, IET was euro718 less per patient. The ICER showed a reduction in mean total costs per QALY. In 70% of cases the intervention was cost-saving. CONCLUSION: IET results in better quality of life at lower costs after 1 year. Thus, IET is the dominant strategy compared with UC. This highlights the need for implementation of IET after hospital discharge in patients with arthritis.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».