Lack of Cost-Effectiveness of Preoperative Erythropoiesis-Stimulating Agents and/or Iron Therapy in Anaemic, Elective Surgery Patients: A Systematic Review and Updated Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: For anaemic elective surgery patients, current clinical practice guidelines weakly recommend the routine use of iron, but not erythrocyte-stimulating agents (ESAs), except for short-acting ESAs in major orthopaedic surgery. This recommendation is, however, not based on any cost-effectiveness studies. The aim of this research was to (1) systematically review the literature regarding cost effectiveness of preoperative iron and/or ESAs in anaemic, elective surgery patients and (2) update existing economic evaluations (EEs) with recent data. METHODS: Eight databases and registries were searched for EEs and randomized controlled trials (RCTs) reporting cost-effectiveness data on November 11, 2020. Data were extracted, narratively synthesized and critically appraised using the Philips reporting checklist. Pre-existing full EEs were updated with effectiveness data from a recent systematic review and current cost data. Incremental cost-effectiveness ratios were expressed as cost per (quality-adjusted) life-year [(QA)LY] gained. RESULTS: Only five studies (4 EEs and 1 RCT) were included, one on intravenous iron and four on ESAs + oral iron. The EE on intravenous iron only had an in-hospital time horizon. Therefore, cost effectiveness of preoperative iron remains uncertain. The three EEs on ESAs had a lifetime time horizon, but reported cost per (QA)LY gained of 20-65 million (GBP or CAD). Updating these analyses with current data confirmed ESAs to have a cost per (QA)LY gained of 3.5-120 million (GBP or CAD). CONCLUSIONS: Cost effectiveness of preoperative iron is unproven, whereas routine preoperative ESA therapy cannot be considered cost effective in elective surgery, based on the limited available data. Future guidelines should reflect these findings.
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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) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».