Cost-effectiveness analysis of MR-guided focused ultrasound thalamotomy for tremor-dominant Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The development of transcranial MR-guided focused ultrasound (MRgFUS) has revitalized the practice of lesioning procedures in functional neurosurgery. Previous health economic analysis found MRgFUS thalamotomy to be a cost-effective treatment for patients with essential tremor, supporting its reimbursement. With the publication of level I evidence in support of MRgFUS thalamotomy for patients with tremor-dominant Parkinson's disease (TDPD), the authors performed a health economic comparison between MRgFUS, deep brain stimulation (DBS), and medical therapy. METHODS: The authors used a decision tree model with rollback analysis and one-factor sensitivity analysis. Literature searches of MRgFUS thalamotomy and unilateral DBS of the ventrointermediate nucleus of the thalamus for TDPD were performed to determine the utility and probabilities for the model. Costs in Canadian dollars (CAD) were derived from the Schedule of Benefits and Fees in Ontario, Canada, and expert opinion on usage. RESULTS: MRgFUS was associated with an expected cost of $14,831 CAD. Adding MRgFUS to continued medical therapy resulted in an incremental cost-effectiveness ratio of $30,078 per quality-adjusted life year (QALY), which remained cost-effective under various scenarios in the sensitivity analysis. Comparing DBS to MRgFUS, while DBS did not achieve the willingness-to-pay threshold ($56,503 per QALY) in the base case scenario, it did so under several scenarios in the sensitivity analysis. CONCLUSIONS: MRgFUS thalamotomy is a cost-effective treatment for patients with TDPD, particularly over continued medical therapy. While MRgFUS remains competitive with DBS, the cost-effectiveness advantage is less substantial. These results will help inform the integration of this technology in the healthcare system.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».