More Use of Peritoneal Dialysis Gives Significant Savings: A Systematic Review and Health Economic Decision Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with end-stage renal disease (ESRD) are in need of renal replacement therapy as dialysis and/or transplantation. The prevalence of ESRD and, thus, the need for dialysis are constantly growing. The dialysis modalities are either peritoneal performed at home or hemodialysis (HD) performed in-center (hospital or satellite) or home. We examined effectiveness and cost-effectiveness of HD performed at different locations (hospital, satellite, and home) and peritoneal dialysis (PD) at home in the Norwegian setting. METHODS: We conducted a systematic review for patients above 18 years with end-stage renal failure requiring dialysis in several databases and performed several meta-analyses of existing literature. Mortality and major complications that required were our main clinical outcomes. The quality of the evidence for each outcome was evaluated using GRADE. Cost-effectiveness was assessed by developing a probabilistic Markov model. The analysis was carried out from a societal perspective, and effects were expressed in quality-adjusted life-years. Uncertainties in the base-case parameter values were explored with a probabilistic sensitivity analysis. Scenario analyses were conducted by increasing the proportion of patients receiving PD with a corresponding reduction in HD patients in-center both for Norway and Europian Union. We assumed an annual growth rate of 4% in the number of dialysis patients, and a relative distribution between PD and HD in-center of 30% and 70%, respectively. RESULTS: From a societal perspective and over a 5-year time horizon, PD was the most cost-effective dialysis alternative. We found no significant difference in mortality between peritoneal and HD modalities. Our scenario analyses showed that a shift toward more patients on PD (as a first choice) with a corresponding reduction in HD in-center gave a saving over a 5-year period of 32 and 10,623 million EURO, respectively, for Norway and the European Union. CONCLUSIONS: PD was the most cost-effective dialysis alternative and was comparable with HD regarding efficacy outcomes. There are significant saving potentials if more end-stage renal patients are started on PD instead of HD.
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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 | 0,018 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».