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Enregistrement W2981674708

The Potential Impact of Alzheimer's Disease Early Treatment on Societal Costs of Care in Czechia: A Simulation Approach.

2018· article· en· W2981674708 sur OpenAlexaboutno aff
Hana M. Broulíková, Václav Sládek, Markéta Arltová, Jakub Černý

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortDiseaseMedicinePopulationGerontologyQuarter (Canadian coin)Cohort studyPopulation ageingCohort effectDemographyEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Czechia, only about a quarter of people suffering from the Alzheimer's disease (AD) receive (usually belated) treatment. Because of their more rapid cognitive decline, untreated patients require extensive assistance with basic daily activities earlier than those receiving treatment. This assistance provided at home and nursing homes represents a substantial economic burden. AIMS OF THE STUDY: To calculate lifetime costs of care per AD patient and to evaluate potential care savings from early treatment. METHODS: We use Monte Carlo simulation to model lifetime societal costs of care per patient under two different scenarios. In the first one, a cohort of 100,000 homogeneous patients receives usual care under which the majority of patients are undiagnosed or diagnosed late. The second scenario models a hypothetical situation in which an identical cohort of patients starts receiving treatment early after the disease onset. Data on the rates of cognitive decline for treated and untreated patients, and survival probability for AD patients are derived from foreign clinical studies. Information on costs and population characteristics is compiled on the basis of published Czech research and databases. RESULTS: Early treatment of AD decreases social lifetime costs of care. This result holds true regardless of gender, age at which the disease is contracted, or whether the patient lives at home or uses a social residential service. The potential savings amount up to Euro 26,800 (23,500) per woman (man), being negatively correlated with the age at which the disease onsets as well as the delay between the onset and treatment initiation DISCUSSION: The results suggest that early treatment of AD would decrease costs of care in Czechia. The main limitation of the simulation arises from the fact that missing domestic information was substituted by input from foreign clinical trials or simplifying assumptions. Because of insufficient data, we do not model hospitalization risk; on the other hand, introduction of this risk into our model would likely increase the savings from early treatment. IMPLICATIONS FOR HEALTH POLICIES: Makers of AD policies ought to appreciate the trade-off between costs of daily assistance in untreated patients and health care costs in treated patients, notwithstanding that the costs of assistance are largely born by households rather than public budgets. Our results show that the savings on costs of assistance brought about by early treatment would exceed the additional costs of treatment. IMPLICATIONS FOR FURTHER RESEARCH: A number of missing or insufficient data about the Czech Alzheimer's population were identified. In addition, to determine the total societal cost-effect of early treatment, further research ought to evaluate the related increase in detection costs. Finally, it should also assess cost-effectiveness of early treatment by considering its impact on patients' utility.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2018
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