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Enregistrement W2603006747 · doi:10.1136/bmj.j1131

Impact of total knee replacement practice: cost effectiveness analysis of data from the Osteoarthritis Initiative

2017· article· en· W2603006747 sur OpenAlexaboutno aff
Bart S. Ferket, Zach M. Feldman, Jing Zhou, Edwin H. G. Oei, Sita Bierma‐Zeinstra, Madhu Mazumdar

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisMedicineConfoundingCohortQuality of life (healthcare)Physical therapyKnee replacementCohort studyPopulationInternal medicineSurgeryArthroplastyAlternative medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<b>Objectives</b>&nbsp;To evaluate the impact of total knee replacement on quality of life in people with knee osteoarthritis and to estimate associated differences in lifetime costs and quality adjusted life years (QALYs) according to use by level of symptoms. <b>Design</b>&nbsp;Marginal structural modeling and cost effectiveness analysis based on lifetime predictions for total knee replacement and death from population based cohort data. <b>Setting</b>&nbsp;Data from two studies—Osteoarthritis Initiative (OAI) and the Multicenter Osteoarthritis Study (MOST)—within the US health system. <b>Participants</b>&nbsp;4498 participants with or at high risk for knee osteoarthritis aged 45-79 from the OAI with no previous knee replacement (confirmed by baseline radiography) followed up for nine years. Validation cohort comprised 2907 patients from MOST with two year follow-up. <b>Intervention</b>&nbsp;Scenarios ranging from current practice, defined as total knee replacement practice as performed in the OAI (with procedural rates estimated by a prediction model), to practice limited to patients with severe symptoms to no surgery. <b>Main outcome measures</b>&nbsp;Generic (SF-12) and osteoarthritis specific quality of life measured over 96 months, model based QALYs, costs, and incremental cost effectiveness ratios over a lifetime horizon. <b>Results</b>&nbsp;In the OAI, total knee replacement showed improvements in quality of life with small absolute changes when averaged across levels of confounding variables: 1.70 (95% uncertainty interval 0.26 to 3.57) for SF-12 physical component summary (PCS); −10.69 (−13.39 to −8.01) for Western Ontario and McMaster Universities arthritis index (WOMAC); and 9.16 (6.35 to 12.49) for knee injury and osteoarthritis outcome score (KOOS) quality of life subscale. These improvements became larger with decreasing functional status at baseline. Provision of total knee replacement to patients with SF-12 PCS scores &lt;35 was the optimal scenario given a cost effectiveness threshold of $200 000/QALY, with cost savings of $6974 ($5789 to $8269) and a minimal loss of 0.008 (−0.056 to 0.043) QALYs compared with current practice. These findings were reproduced among patients with knee osteoarthritis from the MOST cohort and were robust against various scenarios including increased rates of total knee replacement and mortality and inclusion of non-healthcare costs but were sensitive to increased deterioration in quality of life without surgery. In a threshold analysis, total knee replacement would become cost effective in patients with SF-12 PCS scores ≤40 if the associated hospital admission costs fell below $14 000 given a cost effectiveness threshold of $200 000/QALY. <b>Conclusion</b>&nbsp;Current practice of total knee replacement as performed in a recent US cohort of patients with knee osteoarthritis had minimal effects on quality of life and QALYs at the group level. If the procedure were restricted to more severely affected patients, its effectiveness would rise, with practice becoming economically more attractive than its current use.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations182
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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