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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».