Cost-effectiveness of robotic-assisted versus conventional total knee arthroplasty: an analysis from a middle income country
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Robotic-assisted total knee arthroplasty (RATKA) can enhance surgical precision. In middle-income countries (MICs), constrained fiscal space and the double burden of rising demand for high-cost technologies and competing public-health priorities-unlike high-income countries with broader fiscal headroom and low-income countries with limited adoption of expensive innovations-make adoption decisions for RATKA particularly challenging. We aimed to evaluate the cost-effectiveness analysis (using a cost-utility framework) of RATKA vs conventional TKA (COTKA) from a societal perspective in Thailand as a MIC. METHODS: A discrete event simulation model was employed to compare the cost-effectiveness of unilateral RATKA with COTKA over 4.5 years from a societal perspective, using patient-level data from January 2018 to June 2022 from an arthroplasty center in Thailand. Patients were propensity matched to balance comorbidities. Base case analysis assumed 1 robot performs 434 TKA cases per year with an anticipated lifespan of 12.5 years. We considered direct medical, non-medical, and indirect costs, alongside quality-adjusted life years (QALYs) gained from a societal perspective. We calculated incremental net monetary benefits (INMB) and cost-effectiveness ratios (ICERs) as the main outcome measures. Sensitivity analyses and 10 scenario analyses were performed exploring various possible settings. Threshold analyses determined combinations where RATKA could be cost-effective with positive INMB under the Thai cost-effectiveness threshold of US$4,888 per QALY gained. RESULTS: The base case analysis involved 157 COTKA and 1570 RATKA matched cases with a mean age of 69 (standard deviation 8 years). The lifetime average outcomes per patient were: COTKA-US$5,031.9 and 9.07 QALYs; RATKA-US$5,666.9 and 9.16 QALYs. The incremental (RATKA-COTKA) differences were +US$633.6 (95% credible intervals [CrI] ~592-675) and +0.085 QALYs (CrI ~0.04-0.13), yielding an ICER of US$7,436.6/QALY. RATKA was not cost-effective compared with COTKA, with an INMB of -216.9 US$/patient. The probability of RATKA being cost-effective at the Thai cost-effectiveness threshold was 44.3%. For RATKA to be economically attractive, 1 robot must operate on at least 640 TKA cases/year over 12.5 years. 3 scenarios found RATKA to be cost-effective: (i) maximal robot utilization (850 cases/year); (ii) lowest capital costs (611,060 US$/robot) with high efficacy for RATKA (hazard ratio [HR] 0.6); and (iii) extreme efficacy of RATKA in reducing complications (HR 0.024). CONCLUSION: In the context of MIC, a broad adoption of RATKA is not economically attractive as treatment of end-stage knee osteoarthritis patients compared with COTKA.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».