Do Quality-Adjusted Life Years Discriminate Against the Elderly? An Empirical Analysis of Published Cost-Effectiveness Analyses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Critics of quality-adjusted life-years argue that it discriminates against older individuals. However, little empirical evidence has been produced to inform this debate. This study aimed to compare published cost-effectiveness analyses (CEAs) on patients aged ≥65 years and those aged <65 years. METHODS: We used the Tufts Cost-Effectiveness Analysis Registry to identify CEAs published in MEDLINE between 1976 and 2021. Eligible CEAs were categorized according to age (≥65 years vs <65 years). The distributions of incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) were compared between the age groups. We used logistic regression to assess the association between age groups and the cost-effectiveness conclusion adjusted for confounding factors. We conducted sensitivity analyses to explore the impact of mixed age and age-unknown groups and all ICERs from the same CEAs. Subgroup analyses were also conducted. RESULTS: A total of 4445 CEAs categorized according to age <65 years (n = 3784) and age ≥65 years (n = 661) were included in the primary analysis. The distributions of ICERs and the likelihood of concluding that the intervention was cost-effective were similar between the 2 age groups. Adjusted odds ratios ranged from 1.132 (95% CI 0.930-1.377) to 1.248 (95% CI 0.970-1.606) (odds ratio >1 indicating that CEAs for age ≥65 years were more likely to conclude the intervention was cost-effective than those for age <65 years). Sensitivity and subgroup analyses found similar results. CONCLUSION: Our analysis found no systematic differences in published ICERs using quality-adjusted life-years between CEAs for individuals aged ≥65 years and those for individuals aged <65 years.
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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 | 0,231 | 0,601 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».