Treatment Preference for Alzheimer’s Disease: A Multicriteria Decision Analysis with Caregivers, Neurologists, and Payors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Alzheimer's disease (AD) is a chronic neurodegenerative disorder associated with a high burden of illness. New therapies under development include agents that target amyloid-beta (Aβ), a key component in AD pathogenesis. Understanding the decision-making process for new AD drugs would help determine if such therapies should be adopted by society. Multicriteria decision analysis (MCDA) was applied to three key stakeholder groups to assess treatment alternatives for AD based on a multitude of decision trade-offs covering main components of care. METHODS: AD caregivers (n = 117), neurologists (n = 90), and payors (n = 90) from the USA received an online survey. The decision problem was broken down into four decision criterion and 12 subcriteria for two treatment scenarios: an Aβ-targeted therapy vs. the standard of care (SOC). Respondents were asked to indicate how much they preferred one option over another on a scale from 1 (equal preference) to 9 (high preference) based on each criterion and subcriterion. The decision criteria and subcriteria were weighted and presented as partial utility scores (pUS), with higher scores suggesting an increased preference for that decision-making component. RESULTS: Caregivers and payors applied the highest value to need for intervention (mean pUS = 0.303 and 0.259) and clinical outcomes (mean pUS = 0.286 and 0.377). In contrast, neurologists placed the highest value on clinical outcomes and types of benefits (mean pUS = 0.436 and 0.248). When decision subcriteria were examined, efficacy (mean pUS = 0.115, 0.219, and 0.166) and the type of patient benefits (mean pUS = 0.135, 0.178, and 0.126) were among the most valued by caregivers, neurologists, and payors. CONCLUSION: All groups placed the highest value on drug efficacy and types of benefit derived by patients. In contrast, cost implications were among the least important aspects in their decision-making.
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 ».