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Enregistrement W4410876965 · doi:10.1186/s13018-025-05960-4

Cost-effectiveness of total knee arthroplasty, unicompartmental knee arthroplasty, and high tibial osteotomy for medial compartment knee osteoarthritis in young patients: a Canadian public payer perspective

2025· article· en· W4410876965 sur OpenAlexaffabout
Pakpoom Ruangsomboon, Onlak Ruangsomboon, Davis Tam, Bheeshma Ravi, Seper Ekhtiari, Daniel Pincus, Sebastian Tomescu

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Surgery and Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh tibial osteotomyUnicompartmental knee arthroplastyMedicineOsteoarthritisArthroplastyOrthopedic surgeryTotal knee arthroplastyPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In medial compartment osteoarthritis (OA) of the knee in young patients who fail conservative treatment, clinical equipoise exists between three surgical strategies: (1) total knee arthroplasty (TKA), (2) unicompartmental knee arthroplasty (UKA), and (3) medial opening wedge high tibial osteotomy (HTO). This study evaluated the cost-effectiveness of three surgical strategies, using a probabilistic Markov model from the Ontario public payer perspective in Canada. METHODS: A probabilistic Markov model was developed to perform a cost-utility analysis comparing TKA, UKA, and HTO. The base case simulated a 45-year-old Canadian cohort with unilateral medial knee OA over a lifetime horizon. Outcomes included quality-adjusted life months (QALMs), discounted lifetime costs (1.5% annually), incremental cost-effectiveness ratios (ICERs), and net monetary benefit (NMB), reported in 2023 Canadian dollars (CAD, $). A willingness to pay (WTP) threshold of $4,166.67/QALM was applied. Model uncertainty was assessed via 3,000 iterations of probabilistic sensitivity analysis. Scenario analyses using sex-specific mortality rates were also conducted. RESULTS: Mean costs were $9,157 (TKA), $9,238 (HTO), and $9,419 (UKA). UKA produced the highest QALMs (290.53), followed by TKA (277.02) and HTO (270.88). HTO was absolutely dominated, as it was both more costly and less effective than TKA. Among undominated strategies, UKA yielded an ICER of $19.46/QALM compared to TKA. UKA also had the highest NMB ($1,201,112), outperforming TKA ($1,145,110) and HTO ($1,119,411). UKA was the most cost-effective option in 55.27% of probabilistic simulations, followed by TKA (23.83%) and HTO (20.90%). Scenario analyses with sex-specific mortality showed similar trends. CONCLUSIONS: UKA is the most cost-effective surgical strategy from a public payer perspective for young patients with medial knee OA. At a WTP of $4,166.67/QALM, UKA balances long-term durability and economic value better than TKA or HTO. LEVEL OF EVIDENCE: Level III, Model-based economic evaluation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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