Cost-effectiveness analysis of prosthesis provision for patients with transfemoral amputation in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limb loss leads to significant disability. Prostheses may mitigate this disability but are not readily accessible in low- and middle-income countries (LMICs). Cost-effectiveness data related to prosthesis provision in resource-constrained environments such as Tanzania is greatly limited. OBJECTIVES: This study aimed to compare the cost-effectiveness of a prosthesis intervention compared with that of no prosthesis for persons with transfemoral amputations in an LMIC. STUDY DESIGN: This is a prospective cohort study. METHODS: Thirty-eight patients were prospectively followed up. Clinical improvement with prosthesis provision was measured using EuroQuol-5D, represented as quality-adjusted life years gained. Direct and indirect costs were measured. The primary outcome was incremental cost per quality-adjusted life year, measured at 1 year and projected over a lifetime using a Markov model. Reference case was set as a single prosthesis provided without replacement from a payer perspective. Additional scenarios included the societal perspective and replacement of the prosthesis. Uncertainty was measured with one-way probabilistic sensitivity analysis. RESULTS: From the payer perspective, the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) was $242 for those without prosthetic replacement over a lifetime, and the ICER was $390 for those with prosthetic replacement over a lifeime. From the societal perspective, prosthesis provision was both less expensive and more effective. One-way sensitivity analysis demonstrated the ICER remained below the willingness to pay threshold up to prosthesis costs of $763. CONCLUSIONS: These findings suggest prosthesis provision in an LMIC may be cost-effective, but further studies with long-term follow up are needed to validate the results.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».