Hyaluronate carboxymethylcellulose sheets for the prevention of adhesive complications: a model‐based cost–utility analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Clinical trials suggest that hyaluronate carboxymethylcellulose (HA/CMC) prevents adhesion-related complications after intra-abdominal surgery, but at a high upfront cost. This study evaluated the cost-effectiveness of HA/CMC for patients undergoing curative-intent open colorectal cancer surgery. METHODS: Using a Markov Monte Carlo microsimulation model, we conducted a cost-utility analysis comparing the cost-effectiveness of HA/CMC at curative-intent open colorectal cancer surgery versus standard management. We considered a scenario where HA/CMC was used at the index operation only, as well as where it was used at the index operation and any subsequent operations. The perspective was that of the third-party payer. Costs and utilities were discounted 1.5% annually, with a 1-month cycle length and 5-year time horizon. Model input data were obtained from a literature review. Outcomes included cost, quality-adjusted life-years (QALYs), small bowel obstructions (SBOs) and operations for SBO. RESULTS: Using HA/CMC at the index operation results in an incremental cost increase of CA$316 and provides 0.001 additional QALYs, for an incremental cost-effectiveness ratio of CA$310,000 per QALY compared to standard management. In our simulated cohort of 10,000 patients, HA/CMC prevented 460 SBOs and 293 surgeries for SBO. Probabilistic sensitivity analysis found that HA/CMC was cost-effective in 18.5% of iterations, at a cost-effectiveness threshold of CA$50,000 per QALY. Results of the scenario analysis where HA/CMC was used at the index operation and any subsequent operations were similar. CONCLUSIONS: Hyaluronate carboxymethylcellulose prevents adhesive bowel obstruction after open colorectal cancer surgery but is unlikely to be cost-effective given minimal long-term impact on healthcare costs and QALYs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».