Health Economic Evaluations in Immunotherapy and Biologic Treatments for Food Allergy: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The use of immunotherapy and biologics has garnered increased interest as a potential treatment option for managing food allergies. Food allergy imposes significant economic burdens through treatment costs, healthcare utilisation, and reductions in health-related quality of life (HRQoL). We conducted a comprehensive systematic review to identify studies evaluating cost-effectiveness in immunotherapy and biologics in food allergy management. Findings indicate that non-commercial oral immunotherapy is the dominant economic strategy compared to no treatment, offering lower costs and improved HRQoL. In comparison, commercial products frequently exceeded cost-effectiveness thresholds compared to no treatment. Biologics such as omalizumab were less cost-effective compared to no treatment. Variability in health state utility calculations, cost inputs and models were noted among the eight included studies. The most often reported levers for cost-effectiveness on sensitivity analysis were the health state utility impact for food allergy and the HRQoL benefits associated with treatment. Overall, this review summarises the economic evaluations to date for immunotherapy and biologics in food allergy management. Future research should refine utility measurements, consider the direct and indirect costs of food allergy and integrate patient-centred perspectives and long-term treatment outcomes to better inform policy decisions and resource allocation in the evolving landscape of food allergy therapies.
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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 | 0,013 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».