Single-Inhaler Triple Therapy in Patients with Advanced COPD: Bayesian Modeling of the Healthcare Resource Utilization Data and Associated Costs from the IMPACT Trial
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: In the IMPACT trial (NCT02164513), triple therapy with fluticasone furoate/umeclidinium/vilanterol (FF/UMEC/VI) showed clinical benefit compared with dual therapy with either FF/VI or UMEC/VI in the treatment of chronic obstructive pulmonary disease (COPD). We used data from IMPACT to determine whether this translated into differences in COPD-related healthcare resource utilization (HRU) costs in a United Kingdom (UK) setting. Methods: In a within-trial analysis, individual patient data from the IMPACT intention-to-treat (ITT) population were analyzed to estimate rates of COPD-related HRU with FF/UMEC/VI, FF/VI, or UMEC/VI. A Bayesian approach was applied to address issues typically encountered with this kind of data, namely data missing due to early study withdrawal, subjects with zero reported HRU, and skewness. Rates of HRU were estimated under alternate assumptions of data being missing at random (MAR) or missing not at random (MNAR). UK-specific unit costs were then applied to estimated HRU rates to calculate treatment-specific costs. Results: Under each MNAR scenario, per patient per year (PPPY) rates of COPD-related HRU were lowest amongst those patients who received treatment with FF/UMEC/VI compared with those receiving either FF/VI or UMEC/VI. Although absolute HRU rates and costs were typically higher for all treatment groups under MNAR scenarios versus MAR, final economic conclusions were robust to patient withdrawals. Conclusions: PPPY rates were typically lower with FF/UMEC/VI versus FF/VI or UMEC/VI.
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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 | 0,049 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».