Unravelling the Cost of Biological Strategies in Rheumatoid Arthritis: A Kaleidoscope of Methodologies, Interpretations, and Interests
Notice bibliographique
Résumé
In this issue of The Journal of Rheumatology , Müskens, et al describe the effect of the introduction of an etanercept (ETN) biosimilar on antirheumatic medication cost1. After a Dutch rheumatology department launched this biosimilar as a substitute for the more expensive biologic ETN, the accumulated 3-monthly antirheumatic medication cost in that hospital pertaining to in- and outpatients with rheumatoid arthritis (RA), mainly consisting of cost of biologic disease-modifying antirheumatic drugs (bDMARD), decreased, as expected. However, this financial advantage was lost within less than a year, due to an increase of the percentage of the patients with RA treated with a bDMARD. This means that the potential savings of using the biosimilar were spent on extra patients treated with a bDMARD, although the rheumatologists had not formally changed their bDMARD prescription policy. The brisk increase in percentage of patients treated with a bDMARD in this time period is not compatible with the general trend of slowly increasing bDMARD use over time. Should the reader of the paper1 thus conclude that introduction of cheaper biosimilars is not effective in reducing medication cost in the longer term? Our answer would be that interpretations of this, and of any costing study, strongly depend on what we are looking at, how we are looking, and who is looking. What we are looking at: Treatment strategy Müskens, et al 1 found no statistically significant difference in disease activity in those starting a biological before the biosimilar introduction (mean Disease Activity Score assessing 28 joints [DAS28] 4.7), versus in those starting a bDMARD after the biosimilar introduction (DAS28 4.5). Notably, the mean age of patients at the start of bDMARD after the biosimilar introduction was statistically significantly higher than that before the biosimilar introduction (58 vs 52 yrs, respectively). After the biosimilar introduction, … Address correspondence to Dr. J.W. Jacobs, Department of Rheumatology & Clinical Immunology, G02.228, University Medical Center Utrecht, Heidelberglaan 100, 3584 CX, Utrecht, the Netherlands. Email: j.w.g.jacobs-12@umcutrecht.nl.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».