A comparison between integrating clinical practice setting and randomized controlled trial setting into economic evaluation models of therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cost-effectiveness analyses generated from randomized controlled trials (RCTs) represent results obtained under ideal experimental conditions (efficacy) and the applicability of these data to real-world settings (effectiveness) may be questionable. OBJECTIVE: To compare cost-effectiveness results obtained from a RCT setting with the results derived from community-based clinical practice. METHODS: Using data from a community-based cohort study and from a RCT, two cost-effectiveness analyses were performed and the incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) were calculated for the use of etanercept in the treatment of patients with rheumatoid arthritis. RESULTS: Using an effectiveness-based analysis, the mean quality-adjusted life years (QALYs) gained during the 12-month monitoring period were 0.45 and 0.35 for the treatment and control groups respectively. The ICER for etanercept treatment was 174,200 dollars (CDN) per QALY (95% confidence limits between 119,500 dollars and 285,000 dollars). Incorporating efficacy data obtained from the RCT into the analysis, the mean QALYs gained were 0.56 and 0.35 for the treatment and control groups respectively. This resulted in a substantially lower ICER for etanercept treatment of 82,952 dollars per QALY (95% confidence limits between 66,500 dollars and 103,430 dollars). CONCLUSION: Depending on the type of clinical setting used for the analysis, the resulting ICER for etanercept treatment was very different. These results help to explain the difference in cost-effectiveness reported in previous modeling studies, some based on RCT assumptions and some based on effectiveness setting.
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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 | 0,499 | 0,659 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».