Cost-Effectiveness of All-Oral Regimens for the Treatment of Multidrug-Resistant Tuberculosis in Korea: Comparison With Conventional Injectable-Containing Regimens
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regimens for the treatment of multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB) have been changed from injectable-containing regimens to all-oral regimens. The economic effectiveness of new all-oral regimens compared with conventional injectable-containing regimens was scarcely evaluated. This study was conducted to compare the cost-effectiveness between all-oral longer-course regimens (the oral regimen group) and conventional injectable-containing regimens (the control group) to treat newly diagnosed MDR-TB patients. METHODS: A health economic analysis over lifetime horizon (20 years) from the perspective of the healthcare system in Korea was conducted. We developed a combined simulation model of a decision tree model (initial two years) and two Markov models (remaining 18 years, six-month cycle length) to calculate the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) between the two groups. The transition probabilities and cost in each cycle were assumed based on the published data and the analysis of health big data that combined country-level claims data and TB registry in 2013-2018. RESULTS: The oral regimen group was assumed to spend 20,778 USD more and lived 1.093 years or 1.056 quality-adjusted life year (QALY) longer than the control group. The ICER of the base case was calculated to be 19,007 USD/life year gained and 19,674 USD/QALY. The results of sensitivity analyses showed that base case results were very robust and stable, and the oral regimen was cost-effective with a 100% probability for a willingness to pay more than 21,250 USD/QALY. CONCLUSION: This study confirmed that the new all-oral longer regimens for the treatment of MDR-TB were cost-effective in replacing conventional injectable-containing regimens.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».