Economic evaluation of a population-based osteoporosis intervention for outpatients with non-traumatic non-hip fractures: the “Catch a Break” 1i [type C] FLS
Notice bibliographique
Résumé
Fracture liaison services (FLS) are advocated to improve osteoporosis treatment after fragility fracture, but there are few economic analyses of different models. A population-based 1i [=type C] FLS for non-hip fractures was implemented and it costs $44 per patient and it was very cost-effective ($9200 per QALY gained). Small operational changes would convert it from cost-effective to cost-saving. INTRODUCTION: After fragility fracture, <20% of patients receive osteoporosis treatment. FLS are recommended to address this deficit but there are very few economic analyses of different FLS models. Therefore, we conducted an economic analysis of a 1i (=type C) FLS called "Catch a Break (CaB)." METHODS: CaB is a population-based FLS in Alberta, Canada, that case-finds older outpatients with non-traumatic upper extremity, spine, pelvis, or "other" non-hip fractures and provides telephonic outreach and printed educational materials to patients and their physicians. Cost-effectiveness was assessed using Markov decision-analytic models. Costs were expressed in 2014 Canadian dollars and effectiveness based on model simulations of recurrent fractures and quality-adjusted life years (QALYs). Perspective was healthcare payer; horizon was lifetime; and costs and benefits were discounted 3%. RESULTS: Over 1 year, CaB enrolled 7323 outpatients (mean age 67 years, 75% female, 69% upper extremity) at average cost of $44 per patient. Compared with usual care, CaB increased rates of bisphosphonate treatment by 4.3 to 17.5% (p < 0.001). Over their lifetime, for every 10,000 patients enrolled in CaB, 4 hip fractures (14 fractures total) would be avoided and 12 QALYs gained. Compared with usual care, incremental cost-effectiveness of CaB was estimated at $9200 per QALY. CaB was cost-effective in 85% of 10,000 probabilistic simulations. Sensitivity analyses showed if "other" fractures were excluded and intervention costs reduced 25% that CaB would become cost-saving. CONCLUSIONS: A relatively inexpensive population-based 1i (=type C) FLS was implemented in Alberta and it was very cost-effective. If CaB excluded "other" fractures and decreased intervention costs by 25%, it would be cost-saving, as would any FLS that was more effective and less expensive.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».