Decision Analysis in the Management of Hip and Knee Osteoarthritis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Decision analysis is an increasingly used tool to guide policymakers and clinicians toward objective decision-making in uncertain clinical scenarios by analyzing the cost-effectiveness and health benefits of treatment modalities. In this systematic review, we summarize and appraise the current use of decision analysis in the management of hip and knee osteoarthritis (OA), the leading source of disability and societal costs in patients over 70. Publications involving decision analysis modelling for hip and knee OA between 1995 and 2021 were included. Among 54 included studies, there were 33 knee- and 18 hip OA-related models, while three were overlapping. Included articles primarily used Markov decision models (39), followed by simple decision trees (eight), microsimulations (five), and discrete event simulations (two) to compare OA treatment modalities. Models most commonly compared surgical procedures and devices (21), surgical versus nonoperative management (12), intraarticular injections (seven), and rehab therapies (five). More than half of all included studies (33) were published in the last five years. This study finds that there has been a large increase in the publication of hip and knee OA-related decision analysis models, particularly over the most recent five years. High-quality decision analysis models incorporate sensitivity and value of information analyses and take on broader, societal perspectives to incorporate utilities, direct costs, and indirect costs of management decisions. Surgeons should be familiar with the principles of decision analysis, which can be used to guide complicated real-world decision-making by incorporating risks and benefits of multiple strategies.
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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 | 0,023 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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 ».