HealthSWEDE: costs with sublingual immunotherapy—a Swedish questionnaire study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this cross-sectional survey was to compare the health-economic consequences for allergic rhinitis (AR) patients treated with sublingual Immunotherapy (SLIT) in terms of direct and indirect costs with a reference population of patients receiving standard of care pharmacological therapy. METHODS: Primary objective was to analyse the health-economic consequences of SLIT for grass pollen allergy in Sweden vs reference group waiting for subcutaneous immunotherapy (SCIT). A questionnaire was mailed to two groups of AR patients. RESULTS: The questionnaire was distributed to 548 patients, 307 with SLIT and 241 in reference group (waiting for SCIT). Response rate was 53.8%. Mean annual costs were higher for reference patients than SLIT group; € 3907 (SD 4268) vs € 2084 (SD 1623) p < 0.001. Mean annual direct cost was higher for SLIT-patients, € 1191 (SD 465) than for reference, € 751 (SD 589) p < 0.001. Mean annual indirect costs for combined absenteeism and presenteeism were lower for patients treated with SLIT, € 912 (SD 1530), than for reference, € 3346 (SD 4120) p < 0.001, with presenteeism as main driver. CONCLUSIONS: SLIT seems to be a cost-beneficial way to treat seasonal AR. This information might be used to guide future recommendations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».