Economic evaluation of compression therapies in the treatment of venous leg ulcers: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background Venous leg ulcers (VLU) are an important public health issue, impacting individuals' lives and representing a societal economic burden.Compression therapy is considered the best treatment for VLU, but there is no conclusive evidence whether the health benefits outweigh the costs.Objectives To identify and describe economic evaluations relating to compression therapy for the treatment of VLU and to evaluate the quality of these studies. MethodWe will conduct a systematic review of the MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central, CINAHL, Scopus, Web of Science and LILACS databases and Google Scholar.We will include randomised controlled trials, pragmatic clinical trials, cohort studies, case-control studies and quasi-experimental studies which also describe an economic evaluation of compression therapy for VLU, published in English, Portuguese or Spanish.No time restriction will be applied.The screening and assessment will be done by two independent reviewers, supported by Covidence Software.ROB-2 and ROBINS-I tools will be used to assess risk of bias, and the CHEERS tool will support the assessment of the quality of economic evaluations. DiscussionThis systematic review will contribute to expand the knowledge about the topic.In addition, it may support health professionals' clinic decision making, assist managers regarding the allocation of resources, and improve the quality of life of individuals with VLU.
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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 | 0,070 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,008 |
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 ».