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Enregistrement W2146172603 · doi:10.2310/7750.2014.14092

Cost and Resource Use of Pemphigus and Pemphigoid Disorders Pre- and Post-Rituximab

2015· article· en· W2146172603 sur OpenAlexaff
Kara Heelan, Shazia Hassan, G. Bannon, Simon R. Knowles, Scott R. Walsh, Neil H. Shear, Nicole Mittmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Bullous Skin Diseases
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRituximabPemphigusPemphigoidCohortDermatologyBullous pemphigoidImmunologyInternal medicineAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rituximab (RTX) is increasingly used for the treatment of pemphigus and pemphigoid disorders. The high cost of RTX frequently limits its use and access. OBJECTIVE: To determine the health system resources and costs associated with RTX treatment of pemphigus and pemphigoid. METHODS: Health system resources and costs attributed to a convenience sample of 89 patients with either pemphigus or pemphigoid were identified, quantified, and valued 6 months prior to and following RTX initiation between May 2006 and August 2012. Overall cohort costs and costs per patient were calculated (2013 Can$). RESULTS: The overall cohort cost for 6 months pre-RTX was $3.8 million and for 6 months post-RTX was $2.6 million. The average cost per patient decreased from $42,231 to $29,423 (30.3% decrease). The main cost driver was intravenous immunoglobulin. CONCLUSIONS: Our findings suggest that RTX is effective in reducing health system resources and the costs associated with the treatment of pemphigus and pemphigoid.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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