<p>Current Knowledge and Attitudes Concerning Cost-Effectiveness in Glaucoma Pharmacotherapy: A Glaucoma Specialists Focus Group Study</p>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rising healthcare costs motivate continued cost-reduction efforts. To help lower costs associated with open-angle glaucoma (OAG), a prevalent, progressive disease with substantial direct and indirect costs, clinicians need to understand the cost-effectiveness of intraocular pressure (IOP)-lowering pharmacotherapies. There is little published information on clinicians' knowledge and attitudes about cost-effectiveness in glaucoma treatment. PURPOSE: This pilot focus group study aimed to explore clinician attitudes and perspectives around the costs and cost drivers of glaucoma therapy; the implementation of cost-effectiveness decisions; the clinical utility of cost-effectiveness studies; and the cost-effectiveness of available treatments. METHODS: Six US glaucoma specialists participated in two separate teleconferencing sessions (three participants each), managed by an independent, skilled moderator (also a glaucoma specialist) using a discussion guide. Participants reviewed recent publications (n=25) on health economics outcomes research in glaucoma prior to the sessions. RESULTS: Participants demonstrated a clear understanding of the economic burden of glaucoma therapy and identified medications, diagnostics, office visits, and treatment changes as key cost drivers. They considered cost-effectiveness an appropriate component of treatment decision-making but identified the need for additional data to inform these decisions. Participants indicated that there were only a few recent studies on health economics outcomes in glaucoma which evaluate parameters important to patient care, such as quality of life and medication adherence, and that longitudinal data were scant. In addition to efficacy, participants felt patient adherence and side-effect profile should be included in economic evaluations of glaucoma pharmacotherapy. Recently approved medications were evaluated in this context. CONCLUSION: Clinicians deem treatment decisions based on cost-effectiveness data as clinically appropriate. Newer IOP-lowering therapies with potentially greater efficacy and favorable side-effect and adherence profiles may help optimize cost-effectiveness. Future studies should include: clinicians' perspectives; lack of commercial bias; analysis of long-term outcomes/costs; more comprehensive parameters; real-world (including quality-of-life) data; and a robust Markov model.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».