Cost-effectiveness of the anti-vascular endothelial growth factor intravitreal injection and panretinal photocoagulation for patients with proliferative diabetic retinopathy in South Korea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: We determined the cost-effectiveness of the anti-vascular endothelial growth factor (VEGF) intravitreal injection versus panretinal photocoagulation (PRP) for patients with proliferative diabetic retinopathy (PDR) in South Korea. Methods: We simulated four treatment strategies using PRP and the anti-VEGF injection by constructing a Markov model for a hypothetical cohort of 50-year-old PDR patients: (1) PRP only; (2) anti-VEGF injection only; (3) PRP first; and (4) anti-VEGF injection first. Results: In this cost-effectiveness analysis, compared with only-PRP, the incremental cost-effectiveness ratiowas $95,456 per quality-adjusted life-year (QALY) for PRP first, $34,375 per QALY for anti-VEGF injection first, and $33,405 per QALY for anti-VEGF injection only from a healthcare perspective. From the societal and payer perspective, strategy (2) was more cost-saving and effective than (1). In the probabilistic sensitivity analysis, only-PRP was cost-effective up to the willingness-to-pay (WTP) of about $42,000, while anti-VEGF injection only was cost-effective from a healthcare perspective. From the societal and payer perspectives, regardless of the value of WTP, anti-VEGF injection only was the most cost-effective strategy. Conclusion: Our results on the cost-effectiveness of the anti-VEGF injection for PDR, alone or in combination with PRP treatment, can be used as important evidence when making medical service decisions.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».