Economic Costs of Myasthenia Gravis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of our study was to conduct a systematic literature review of economic costs (henceforth costs) associated with myasthenia gravis (MG). METHODS: We searched MEDLINE (through PubMed), CINAHL, Embase, PsycINFO, and Web of Science for studies reporting costs of MG published from inception up until March 18, 2020, without language restrictions. Two reviewers independently screened records for eligibility, extracted the data, and assessed included studies for risk of bias using the Newcastle-Ottawa Scale. Costs were inflated and converted to 2018 United States dollars ($). RESULTS: The search identified 16 articles for data extraction and synthesis. Estimates of costs of MG were found for samples from eight countries spanning four continents (Europe, North America, South America, and Asia). Across studies, the mean per-patient annual direct medical cost of illness was estimated at between $760 and $28,780, and cost per hospitalization between $2550 and $164,730. The indirect cost of illness was estimated at $80 and $3550. Costs varied considerably by patient characteristics, and drivers of the direct medical cost of illness included intravenous immunoglobulin and plasma exchange, myasthenic crisis, mechanical ventilatory support, and hospitalizations. CONCLUSIONS: We show that the current body of literature of costs of MG is sparse, limited to a few geographical settings and resource categories, mostly dated, and subject to non-trivial variability, both within and between countries. Our synthesis will help researchers and decision-makers identify gaps in the local health economic context of MG and inform future cost studies and economic evaluations in this patient population.
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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 | 0,010 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».