The Potential Added Value of Novel Hearing Therapeutics: An Early Health Economic Model for Hearing Loss
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To construct an early health economic model to assess the potential added value of novel hearing therapeutics, compared with the current standard of care. We use idiopathic sudden sensorineural hearing loss (ISSNHL) as a case example, because it is a lead indication for several emerging hearing therapeutics. METHODS: A decision analytic model was developed to assess the costs and effects of using novel hearing therapeutics for patients with ISSNHL. This was compared to the current standard of care. Input data were derived from literature searches and expert opinion. The study adopted a healthcare perspective of the UK National Health Service. Four analyses were conducted: 1) headroom, 2) scenario, 3) threshold, 4) sensitivity. RESULTS: The decision analytic model showed that novel therapeutics for ISSNHL have potential value both in terms of improved patient outcomes, as well as incremental net monetary benefit (iNMB). The base case analysis revealed an iNMB of £39,032 for novel therapeutics compared with the current standard of care. Results of the threshold and scenario analysis revealed that age of treatment and severity of ISSNHL are major determinants of iNMB for novel therapeutics. CONCLUSION: This article describes the first health economic model for novel therapeutics for hearing loss; and shows that novel hearing therapeutics can be cost-effective under NICE's cost-effectiveness threshold, with considerable room for improvement in the current standard of care. Our model can be used to inform the development of cost-effective hearing therapeutics; and help decision makers decide which therapeutics represent value for money.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».