Economic Burden and Health-Related Quality of Life Associated with Current Treatments for Anaemia in Patients with CKD not on Dialysis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The cost and health-related quality of life (HRQoL) burden associated with treatments for anaemia of chronic kidney disease (CKD) is not well characterized among non-dialysis-dependent (NDD) patients. OBJECTIVE: Our objective was to review the literature on costs and HRQoL associated with current treatments for anaemia of CKD among NDD patients. METHODS: The Cochrane Library, MEDLINE, Embase, NHS EED, and NHS HTA databases were searched for original studies published in English between 1 January 2000 and 17 March 2017. The following inclusion criteria were applied: adult population; primary focus was anaemia of CKD; patients received iron supplementation, red blood cell transfusion, or erythropoiesis-stimulating agents (ESAs); and reported results on HRQoL and/or costs. Studies that included NDD patients, did not compare different treatments, and had relevant designs were retained. HRQoL and cost outcomes were summarized in a narrative synthesis. RESULTS: In total, 16 studies met the inclusion criteria: six randomized controlled trials, four prospective single-arm trials, three retrospective studies, one prospective observational study, one simulation study, and one cross-sectional survey. All included ESAs. Treatment of anaemia (compared with no treatment) was associated with HRQoL improvements in five of six studies and lower costs in four of four studies. Treatment aiming for higher haemoglobin targets (compared with lower targets) resulted in modest HRQoL improvements, higher healthcare resource utilization (HRU), and higher costs. CONCLUSIONS: In NDD patients, untreated anaemia of CKD leads to higher costs, higher HRU, and lower HRQoL compared with initiating anaemia treatment. Relative to aiming for lower haemoglobin targets with ESAs, higher targets conferred modest HRQoL improvements and were associated with higher HRU.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».