Cost consequences of HIV-associated lipoatrophy
Notice bibliographique
Résumé
HIV-associated lipoatrophy may affect up to 35% of patients who have received antiretroviral (ARV) regimens for more than one year, and may result in depression, social isolation, and career barriers. Interventions including the injection of dermal fillers for restoration of facial fat loss are being used for treating HIV-associated lipoatrophy. Since reimbursement is often lacking, patients must consider the pros and cons of such interventions, weighed against the other costs of daily life. The primary goal of the study is to provide reliable estimates of the costs of treating HIV-associated lipoatrophy, specifically facial lipoatrophy. Costs are provided for a single site and are estimated from published studies reporting administration patterns of dermal fillers, publicly available list prices, and physician service fees for similar subcutaneous injections of the face. Fourteen studies were identified that reported experience with five dermal fillers used to treat HIV-associated facial lipoatrophy: poly-L-lactic acid, calcium hydroxylapatite, polyalkylimide gel, hyaluronic acid, and silicone oil. Typical courses involve four physician visits, but could vary from 1 to 13. The cost of a course of dermal filler treatment at a single site ranges across four products (all other than hyaluronic acid) from $3690 to $16,544, and is typically not covered by the payers. Physician fees for an entire course of similar outpatient procedures reimbursed by insurers are approximately $500, and may vary according to location, specialty, and market conditions. These procedures need to be repeated per site injected with intervals of 1-3 years. Treatment of HIV-associated lipoatrophy may represent a considerable out-of-pocket expense for many patients with HIV. This could have implications for deciding whether to undergo a restorative procedure, which procedure to undergo, and whether to pursue other options that may include switching ARV regimens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».