Economic Evaluation of Total Knee Replacement Compared with Non-Surgical Management for Knee Osteoarthritis in India
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study is an economic evaluation of total knee replacement (TKR) in comparison with non-surgical management in India. METHODS: Cost-utility analysis and budget impact analysis (BIA) were conducted on individuals aged ≥ 50 years with osteoarthritis of the knee (OA knee) Kellgren-Lawrence grades 2 and 3 using a provider's perspective. Three scenarios were considered, varying the age at which TKR is administered while assuming a 20-year lifespan for the implant. A Markov model was used to determine incremental cost-effectiveness ratios (ICERs). Sensitivity analysis was conducted incorporating implant costs and other input parameters. RESULTS: Net quality-adjusted life-years (QALYs) gained per OA knee treated with TKR were superior when performed at the age of 50, regardless of OA severity and across all scenarios. The lowest ICER was 36,107 Indian National Rupees (INR) (USD 482.9)/QALY gained, observed at 50 years, while the highest was INR 61,363 (USD 820.72)/QALY gained at 70 years for grade-2 severity. Sensitivity analysis revealed that the ICER was most sensitive to the cost of non-surgical management, health utility values gained in an improved state, and the cost of TKR across scenarios. For the BIA in Scenario 1, with 40% coverage for TKR, costs reach INR 5013 crores (cr) (USD 670,477,060) in 2023 and INR 8444 cr (USD 1,024,628,736) in 2028 (1% of government budgets). In Scenario 2 (full coverage), costs are INR 12,532 cr (USD 1,520,683,008) (2.7%) in 2023, declining to 2.4% in 2028. In Scenario 3, covering 40% under the National Health Mission (NHM), costs vary from 17% in 2023 to 25% in 2028. CONCLUSION: This study concludes that TKR is a cost-effective treatment option compared with non-surgical management for OA knee in India, irrespective of age, implant types, and severity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».