Patient Healthcare Trajectory and its Impact on the Cost-Effectiveness of Fracture Liaison Services
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to assess the cost-utility of a Fracture Liaison Service (FLS) with a systematic follow-up according to patients' follow-up compliance trajectories. The Lucky Bone™ FLS is a prospective cohort study conducted on women and men (≥40 years) with fragility fractures. Dedicated personnel of the program identified fractures, investigated, treated, and followed patients systematically over 2 years. Groups of follow-up compliance trajectories were identified, and Markov decision models were used to assess the cost-utility of each follow-up trajectory group compared to usual care. A lifetime horizon from the perspective of the healthcare payer was modeled. Costs were converted to 2018 Canadian dollars and incremental cost-utility ratios (ICURs) were measured. Costs and benefits were discounted at 1.5%. A total of 532 participants were followed in the FLS (86% women, mean age of 63 years). Three trajectories were predicted and interpreted; the high followers (HFs, 48.4%), intermediate followers (IFs, 28.1%), and low followers (LFs, 23.5%). The costs of the interventions per patient varied between $300 and $446 for 2 years, according to the follow-up trajectory. The FLS had higher investigation, treatment, and persistence rates compared to usual care. Compared to usual care, the ICURs for the HF, IF, and LF trajectory groups were $4250, $21,900, and $72,800 per quality-adjusted life year (QALY) gained, respectively ($9000 per QALY gained for the overall FLS). Sensitivity analyses showed that the HF and IF trajectory groups, as well as the entire FLS, were cost-effective in >67% of simulations with respect to usual care. In summary, these results suggest that a high-intensity FLS with a systematic 2-year follow-up can be cost-effective, especially when patients attend follow-up visits. They also highlight the importance of understanding the behaviors and factors that surround follow-up compliance over time as secondary prevention means that they are at high risk of re-fracture. © 2020 American Society for Bone and Mineral Research (ASBMR).
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».