Health Economic Evaluations of Hip and Knee Interventions in Orthopaedic Sports Medicine: A Systematic Review and Quality Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Background: The economic burden of musculoskeletal diseases is substantial and growing. Economic evaluations compare costs and health benefits of interventions simultaneously to help inform value-based care; thus, it is crucial to ensure that studies are using appropriate methodology to provide valid evidence on the cost-effectiveness of interventions. This is particularly the case in orthopaedic sports medicine, where several interventions of varying costs are available to treat common hip and knee conditions. Purpose: To summarize and evaluate the quality of economic evaluations in orthopaedic sports medicine for knee and hip interventions and identify areas for quality improvement. Study Design: Systematic review; Level of evidence, 3. Methods: The Medline, AMED, OVID Health Star, and EMBASE databases were searched from inception to March 1, 2020, to identify economic evaluations that compared ≥2 interventions for hip and/or knee conditions in orthopaedic sports medicine. We assessed the quality of full economic evaluations using the Quality of Health Economic Studies (QHES) tool, which consists of 16 questions for a total score of 100. We classified studies into quartiles based on QHES score ( extremely poor quality to high quality) and we evaluated the frequency of studies that addressed each of the 16 QHES questions. Results: A total of 93 studies were included in the systematic review. There were 41 (44%) cost analyses, of which 21 (51%) inappropriately concluded interventions were cost-effective. Only 52 (56%) of the included studies were full economic evaluations, although 40 of these (77%) fell in the high-quality quartile. The mean QHES score was 83.2 ± 19. Authors consistently addressed 12 of the QHES questions; questions that were missed or unclear were related to statistical uncertainty, appropriateness of costing methodology, and discussion of potential biases. The most frequently missed question was whether the cost perspective of the analysis was stated and justified. Conclusion: The number of studies in orthopaedic sports medicine is small, despite their overall good quality. Yet, there are still many highly cited studies based on low-quality or partial economic evaluations that are being used to influence clinical decision-making. Investigators should follow international health economic guidelines for study design and critical appraisal of studies to further improve quality.
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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 | 0,090 | 0,322 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».