The economic burden of Lyme disease and the cost-effectiveness of Lyme disease interventions: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: While Lyme disease (LD) is mostly treatable, misdiagnosed or untreated LD can result in debilitating sequelae and excessive healthcare usage. The objective of this review was to characterize the body of literature on the economic burden of Lyme disease (LD) and the cost-effectiveness of LD interventions, such as antibiotic treatment and vaccination. METHODS: We followed Joanna Briggs Institute scoping review methodologies. We systematically searched terms related to LD, economic evaluations, costs, and cost-effectiveness in Medline, Embase, PsycInfo, Cochrane Library, and the grey literature up to November 2017. We included primary economic evaluations conducted in North America and Europe, reporting LD-related costs or cost-effectiveness of human interventions. Two reviewers screened articles and charted data independently. Costs were standardized to 2017 United States dollars (USD). RESULTS: We screened 923 articles, and included 10 cost-effectiveness analyses (CEA) and 11 cost analyses (CA). Three CEAs concluded LD vaccination was likely cost-effective only in endemic areas (probability of infection ≥1%). However, LD vaccination is not currently available as an intervention in the US or Europe. Six studies assessed economic burden from a societal perspective and estimated significant annual national economic impact of: 735,550 USD for Scotland (0.14 USD per capita, population = 5.40M), 142,562 USD in Sweden (0.014 USD per capita, 9.96M), 40.88M USD in Germany (0.51 USD per capita, 80.59M), 23.12M USD in the Netherlands (1.36 USD per capita, 17.08M), and up to 786M USD in the US (2.41 USD per capita, 326.63M). CONCLUSIONS: Lyme disease imposes an economic burden that could be considered significant in the US and other developed countries to justify further research efforts in disease control and management. Societal costs for Lyme disease can be equally impactful as healthcare costs, but are not fully understood. Economic literature from countries with historically high incidence rates or increasing rates of Lyme disease are limited, and can be useful for future justification of resource allocation.
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 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 | 0,015 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».