Application of Semi-Markov Process For Model Incremental Change in HIV Staging with Cost Effect
Notice bibliographique
Résumé
In the recent past, both non-parametric and parametric approaches have consistently been used to model cost effectiveness in a variety of health applications. This study applies the semi-Markov model while presenting the sojourn time with well-defined probability distributions. We employed the Weibull distribution to model the hazard function for each of the defined transition paths. We defined three distinct states of the semi-Markov process using the quantity of HIV virus in the blood of an HIV-infected person i.e., viral load (VL) copies in a milliliter (copies/mL). The three states were defined; VL < 200 copies/mL, 200 copies/mL < VL < 1,000 copies/mL, VL > 1,000 copies/mL and an absorbing state which is naturally death. We also developed a cumulative cost function, purposely to determine the average estimated cost per patient in each of the defined states. Incremental Cost Effectiveness Ratio (ICER) was utilized in the analysis of cost-effectiveness while comparing two program strategies i.e., Patients under the differentiated care model (DCM) and those who are not considered to be in any model of differentiated care during their respective ongoing clinical follow up. Results show the mean cost of the patients for each state 1, 2, and 3 was $765, $ 829, and $ 1,395 respectively. More so, the computed ICER ratio was $ 484/life-year-saved. In conclusion, the cost of keeping patients in state 1 (on DCM) was relatively cheaper and more efficient compared to the other states.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».