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Enregistrement W4302281921 · doi:10.1186/s12962-022-00390-z

An ex-ante cost-utility analysis of the deemed consent legislation compared to expressed consent for kidney transplantations in Nova Scotia

2022· article· en· W4302281921 sur OpenAlexaffabout
Prosper Koto, Karthik Tennankore, Amanda J. Vinson, Kristina Krmpotic, Matthew J. Weiss, Chris Theriault, Stephen Beed

Notice bibliographique

RevueCost Effectiveness and Resource Allocation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensDalhousie UniversityNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLegislationInformed consentPopulationKidney transplantationTransplantationDialysisEnvironmental healthFamily medicineEmergency medicineSurgeryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study was an ex-ante cost-utility analysis of deemed consent legislation for deceased organ donation in Nova Scotia, a province in Canada. The legislation became effective in January 2021. The study's objective was to assess the conditions necessary for the legislation change's cost-effectiveness compared to expressed consent, focusing on kidney transplantation (KT). METHOD: We performed a cost-utility analysis using a Markov model with a lifetime horizon. The study was from a Canadian payer perspective. The target population was patients with end-stage kidney disease (ESKD) in Atlantic Canada waitlisted for KT. The intervention was the deemed consent and accompanying health system transformations. Expressed consent (before the change) was the comparator. We simulated the minimum required increase in deceased donor KT per year for the cost-effectiveness of the deemed consent. We also evaluated how changes in dialysis and maintenance immunosuppressant drug costs and living donor KT per year impacted cost-effectiveness in sensitivity analyses. RESULTS: The expected lifetime cost of an ESKD patient ranged from $177,663 to $553,897. In the deemed consent environment, the expected lifetime cost per patient depended on the percentage increases in the proportion of ESKD patients on the waitlist getting a KT in a year. The incremental cost-utility ratio (ICUR) increased with deceased donor KT per year. Cost-effectiveness of deemed consent compared to expressed consent required a minimum of a 1% increase in deceased donor KT per year. A 1% increase was associated with an ICUR of $32,629 per QALY (95% CI: - $64,279, $232,488) with a 81% probability of being cost-effective if the willingness-to-pay (WTP) was $61,466. Increases in dialysis and post-KT maintenance immunosuppressant drug costs above a threshold impacted value for money. The threshold for immunosuppressant drug costs also depended on the percent increases in deceased donor KT probability and the WTP threshold. CONCLUSIONS: The deemed consent legislation in NS for deceased organ donation and the accompanying health system transformations are cost-effective to the extent that they are anticipated to contribute to more deceased donor KTs than before, and even a small increase in the proportion of waitlist patients receiving a deceased donor KT than before the change represents value for money.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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