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Enregistrement W4392296331 · doi:10.1186/s13023-024-03099-9

Cost-of-illness studies of inherited retinal diseases: a systematic review

2024· review· en· W4392296331 sur OpenAlexaboutno aff
Qin Xiang Ng, Clarence Ong, Clyve Yu Leon Yaow, Hwei Wuen Chan, Julian Thumboo, Yi Wang, Gerald Choon‐Huat Koh

Notice bibliographique

RevueOrphanet Journal of Rare Diseases · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINESystematic reviewMedicineProtocol (science)Health careTotal costFamily medicineActuarial scienceAlternative medicineBusinessPathologyPolitical scienceEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While health care and societal costs are routinely modelled for most diseases, there is a paucity of comprehensive data and cost-of-illness (COI) studies for inherited retinal diseases (IRDs). This lack of data can lead to underfunding or misallocation of resources. A comprehensive understanding of the COI of IRDs would assist governmental and healthcare leaders in determining optimal resource allocation, prioritizing funding for research, treatment, and support services for these patients. METHODS: Following PRISMA guidelines, a literature search was conducted using Medline, EMBASE and Cochrane databases, from database inception up to 30 Jun 2023, to identify COI studies related to IRD. Original studies in English, primarily including patients with IRDs, and whose main study objective was the estimation of the costs of IRDs and had sufficiently detailed methodology to assess study quality were eligible for inclusion. To enable comparison across countries and studies, all annual costs were standardized to US dollars, adjusted for inflation to reflect their current value and recalculated on a "per patient" basis wherever possible. The review protocol was registered in PROSPERO (registration number CRD42023452986). RESULTS: A total of nine studies were included in the final stage of systematic review and they consistently demonstrated a significant disease burden associated with IRDs. In Singapore, the mean total cost per patient was roughly US$6926/year. In Japan, the mean total cost per patient was US$20,833/year. In the UK, the mean total cost per patient with IRD ranged from US$21,658 to US$36,549/year. In contrast, in the US, the mean total per-patient costs for IRDs ranged from about US$33,017 to US$186,051 per year. In Canada, these mean total per-patient costs varied between US$16,470 and US$275,045/year. Non-health costs constituted the overwhelming majority of costs as compared to healthcare costs; 87-98% of the total costs were due to non-health costs, which could be attributed to diminished quality of life, poverty, and increased informal caregiving needs for affected individuals. CONCLUSION: IRDs impose a disproportionate societal burden outside health systems. It is vital for continued funding into IRD research, and governments should incorporate societal costs in the evaluation of cost-effectiveness for forthcoming IRD interventions, including genomic testing and targeted therapies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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