Medical and Non-medical Costs of Sickle Cell Disease and Treatments from a US Perspective: A Systematic Review and Landscape Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sickle cell disease (SCD) is a complex genetic disorder that manifests in infancy and progresses throughout life in the form of acute and chronic complications. As the upfront costs of potentially curative, genetic therapies will likely be high, an assessment and comprehensive characterization of the medical and non-medical cost burden will inform future decision making. OBJECTIVE: We sought to systematically summarize the existing literature surrounding SCD medical and non-medical costs. METHODS: We searched MEDLINE and EMBASE (2008-2020) and identified US-based studies that detailed medical or non-medical costs. Eligible studies provided empirical estimates about any aspect of cost or SCD individuals of all ages and their caregivers. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, and costs were adjusted to 2019 US$. RESULTS: Search queries returned 479 studies, with 342 from medical burden searches and 137 from non-medical burden searches, respectively. Herein, we report the results of the 40 studies that contained relevant cost information: 39 detailed medical costs and 1 detailed non-medical costs. Costs were higher for SCD patients when compared with non-SCD individuals (cost difference range: $6636-$63,436 annually). The highest medical cost component for SCD patients was inpatient ($11,978-$59,851 annually), followed by outpatient and then pharmacy. No studies characterized the cost burden throughout the lifetime disease trajectory of an SCD individual, and no studies captured caregiver or productivity costs. CONCLUSION: Our results reveal an incomplete characterization of medical and non-medical costs within SCD. A deeper understanding of the medical and non-medical cost burden requires completion of additional studies that capture the burden across the patient's lifetime, in addition to expression of the impact of existing and emergent health technologies on disease trajectory.
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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) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».