Economic Burden and Cost-Effectiveness of Management of Non-Infectious Uveitis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the economic burden and cost-effectiveness of interventions and management of non-infectious uveitis (NIU). METHODS: A comprehensive search was conducted across Medline, Embase, and Scopus databases from inception to March 2023. Risk of bias assessments were conducted using the Joanna Briggs Institute critical appraisal tools. RESULTS: A total of 24 articles consisting of 16 economic burden studies (67%) and 9 cost-effectiveness or cost-utility studies (38%) met the inclusion criteria. Annual direct medical costs ranged from $16,428 to $134,135 USD 2023, with costs being 4.3 times higher for those with blindness compared to those without vision loss. Direct medical costs for corticosteroid, immunosuppressive, and biologic therapies were $19,497, $29.979, and $45,830, respectively. Indirect costs ranged from $806 to $57,170, with costs being 2.1 times higher for persistent NIU and 2.3 times higher for those with blindness. Annual medication and intervention costs ranged from $345 to $13,134, with prescription drug costs being 60% higher for blind patients compared to those with moderate vision loss. Overall, cost-effectiveness analyses show promise for treatments like adalimumab and certain implants, though the extent of economic benefit depends on price reductions and healthcare system variations. Varying parameters like willingness-to-pay (WTP) thresholds and input parameters further complicated comparability. CONCLUSIONS: NIU poses a significant economic impact, particularly in patients with blindness and those on advanced therapies. While evidence is growing in Western countries like the US and UK, further research in non-westernized countries is warranted for a comprehensive, global understanding of the disease's economic burden.
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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 | 0,016 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».