More work is needed on cost‐utility analyses of robotic‐assisted surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To comprehensively analyze the cost-utility of robotic surgery in clinical practice and to investigate the reporting and methodological quality of the related evidence. METHODS: Data on cost-utility analyses (CUAs) of robotic surgery were collected in seven electronic databases from the inception to July 2021. The quality of the included studies was assessed using the CHEERs and QHES checklists. A systematic review was performed with the incremental cost-effectiveness ratio as the outcome of interest. RESULTS: Thirty-one CUAs of robotic surgery were eligible. Overall, the identified CUAs were fair to high quality, and 63% of the CUAs ranked the cost-utility of robotic surgery as "favored," 32% categorized as "reject," and the remaining 5% ranked as "unclear." Although a high heterogeneity was present in terms of the study design among the included CUAs, most studies (81.25%) consistently found that robotic surgery was more cost-utility than open surgery for prostatectomy (ICER: $6905.31/QALY to $26240.75/QALY; time horizon: 10 years or lifetime), colectomy (dominated by robotic surgery; time horizon: 1 year), knee arthroplasty (ICER: $1134.22/QALY to $1232.27/QALY; time horizon: lifetime), gastrectomy (dominated by robotic surgery; time horizon: 1 year), spine surgery (ICER: $17707.27/QALY; time horizon: 1 year), and cystectomy (ICER: $3154.46/QALY; time horizon: 3 months). However, inconsistent evidence was found for the cost-utility of robotic surgery versus laparoscopic surgery and (chemo)radiotherapy. CONCLUSIONS: Fair or high-quality evidence indicated that robotic surgery is more cost-utility than open surgery, while it remains inconclusive whether robotic surgery is more cost-utility than laparoscopic surgery and (chemo)radiotherapy. Thus, an additional evaluation is required.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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 | 0,213 | 0,533 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».