Economic Evaluation of Damage Accrual in an International Systemic Lupus Erythematosus Inception Cohort Using a Multistate Model Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is a paucity of data regarding health care costs associated with damage accrual in systemic lupus erythematosus. The present study was undertaken to describe costs associated with damage states across the disease course using multistate modeling. METHODS: Patients from 33 centers in 11 countries were enrolled in the Systemic Lupus International Collaborating Clinics (SLICC) inception cohort within 15 months of diagnosis. Annual data on demographics, disease activity, damage (SLICC/American College of Rheumatology Damage Index [SDI]), hospitalizations, medications, dialysis, and selected procedures were collected. Ten-year cumulative costs (Canadian dollars) were estimated by multiplying annual costs associated with each SDI state by the expected state duration using a multistate model. RESULTS: A total of 1,687 patients participated; 88.7% were female, 49.0% were white, mean ± SD age at diagnosis was 34.6 ± 13.3 years, and mean time to follow-up was 8.9 years (range 0.6-18.5 years). Mean annual costs were higher for those with higher SDI scores as follows: $22,006 (Canadian) (95% confidence interval [95% CI] $16,662, $27,350) for SDI scores ≥5 versus $1,833 (95% CI $1,134, $2,532) for SDI scores of 0. Similarly, 10-year cumulative costs were higher for those with higher SDI scores at the beginning of the 10-year interval as follows: $189,073 (Canadian) (95% CI $142,318, $235,827) for SDI scores ≥5 versus $21,713 (95% CI $13,639, $29,788) for SDI scores of 0. CONCLUSION: Patients with the highest SDI scores incur 10-year cumulative costs that are ~9-fold higher than those with the lowest SDI scores. By estimating the damage trajectory and incorporating annual costs, data on damage can be used to estimate future costs, which is critical knowledge for evaluating the cost-effectiveness of novel therapies.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».