A Simulation Model to Evaluate the Potential Impact of Disease-Modifying Treatments on Burden of Illness in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disease that places a substantial burden on patients, caregivers, and society. The advent of disease-modifying treatments (DMTs) would represent a major advancement in the management of AD, particularly in early AD. It is important to understand the potential value of these therapies to individuals and society. METHODS: A modeling framework was developed to estimate the potential clinical and economic burden of AD in the USA by simulating the impact, relative to that of usual care, of a DMT with hypothesized availability beginning from 2022. The model assessed AD epidemiology, disease progression, and burden of illness from 2020 to 2050. Model outcomes included the total number of Americans with mild cognitive impairment (MCI) due to AD and mild, moderate, or severe AD dementia in community or residential care settings and their associated care costs, including direct medical and non-medical costs for healthcare resource use and indirect costs for caregiving. RESULTS: A hypothetical DMT was compared to the usual care under different effect scenarios based on delay in onset of AD (1, 3, and 5 years) and DMT uptake (25%, 50%, and 100%). A delay in the onset of AD by 5 years would reduce the prevalence of AD in 2050 by 6%, 12%, and 25%, resulting in savings of $0.783, $1.566, and $3.132 trillion from 2022 to 2050 for the 25%, 50%, and 100% uptake scenarios, respectively. CONCLUSION: This analysis demonstrated that DMTs that provide even small delays in the onset of AD can lead to an increase in disease-free years and sizable savings in the cost of care, providing significant benefits to patients, caregivers, and society.
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
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».