Cost-effectiveness and budget impact of adjunctive hyperbaric oxygen therapy for diabetic foot ulcers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hyperbaric oxygen therapy (HBOT) has been proposed as an adjunct to standard methods of care for diabetic foot ulcers (DFU). Its use may decrease the risk of infection and lower extremity amputations (LEAs). As part of a Canadian assessment, we estimated the cost-effectiveness and budget impact of HBOT in this application. METHODS: We developed a decision model comparing adjunctive HBOT with standard care alone. The population was a 65-year-old cohort with DFU. The time horizon was 12 years taken from a Ministry of Health perspective. The health states were a healed wound with or without a minor LEA, an unhealed wound with no related surgery, and a major LEA. Efficacy data were based on outcomes reported in studies included in a literature review. Cost and capacity needs for treating DFU patients in Canada were estimated using prevalence data from the literature, and cost and utilization data from government records. RESULTS: The 12-year cost for patients receiving HBOT was CND$40,695 compared with CND$49,786 for standard care alone. Outcomes were 3.64 quality-adjusted life-years (QALYs) for those receiving HBOT and 3.01 QALYs for controls. Estimated cost to treat all prevalent DFU cases in Canada was CND$14.4-19.7 million/year over 4 years. If seven-person HBOT chambers were used, a further nineteen to thirty-five machines would be required nationally. CONCLUSIONS: Adjunctive HBOT for DFU is cost-effective compared with standard care. Additional HBOT capacity would be needed if it were to be adopted as the standard of care throughout Canada.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».