Cost-effectiveness of romosozumab for severe postmenopausal osteoporosis at very high risk of fracture in Mexico.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study aims to assess the cost effectiveness of romosozumab versus teriparatide, both sequenced to denosumab, for the treatment of severe postmenopausal osteoporosis at very high risk of fractures in Mexican women. Methods: A Markov model was used to assess the relative cost effectiveness of 1 year of romosozumab versus 2 years of teriparatide, both sequenced to denosumab for a total treatment duration of 5 years. Outcomes for a cohort of women with a mean age of 74 years, a T-score -2.5 and a previous fragility fracture were simulated over a lifetime horizon. The analysis was conducted from the perspective of the Mexican healthcare system and used a discount rate of 5% per annum. To inform relative fracture incidence, the bone mineral density (BMD) advantage of romosozumab over teriparatide was translated into relative risks of fracture, using relationships provided by a meta-regression of osteoporosis therapy trials. Outcomes were assessed in terms of lifetime costs (2023 Mexican pesos), quality-adjusted life years (QALYs) and life-years gained (LYs). Results: Base case results showed that, compared with teriparatide/ denosumab, romosozumab/ denosumab reduced costs by $51,363 MXN per patient and yielded 0.03 additional QALYs and 0.01 LYs. Scenario analyses and probabilistic sensitivity analyses confirmed that results are robust to uncertainty in model assumptions and inputs. Conclusions: Results show that romosozumab/ denosumab produces greater health benefits at a lower total cost than teriparatide/ denosumab.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».