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Enregistrement W4414851645 · doi:10.1097/gox.0000000000007186

Cost-Utility Analysis of Ligament Reconstruction Tendon Interposition Versus Suture Suspension Arthroplasty for Thumb Osteoarthritis

2025· article· en· W4414851645 sur OpenAlexaff
Chloe R. Wong, Alice Zhu, David R. Urbach, Helene Retrouvey, Christopher D. Witiw, Heather L. Baltzer

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisThumbArthroplastyFibrous jointLigament

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Thumb carpometacarpal joint osteoarthritis (CMCJ OA) is a common degenerative condition that causes pain, stiffness, and disability, reducing quality of life. Surgery is a well-established treatment option when conservative management fails, but the optimal surgical approach remains debated. This study compared the cost-utility of trapeziectomy with ligament reconstruction and tendon interposition (LRTI + T) versus suture suspension arthroplasty (SSA) for CMCJ OA. Methods: A Markov microsimulation model was developed to compare LRTI + T and SSA from a hospital payer perspective. Outcomes included incremental cost-effectiveness ratio, quality-adjusted life years (QALYs), total cost, and net monetary benefit. Clinical outcomes such as complication rates and revision surgery were also evaluated. Results: LRTI + T had a higher complication rate (14.6%) than SSA (9.8%), but SSA had a slightly higher revision rate (7.1% versus 5.7%). Over a lifetime, SSA provided an incremental gain of 0.25 QALYs but was marginally more expensive ($2855 versus $2842). SSA yielded an incremental cost-effectiveness ratio of $53.80 per QALY, making it the more cost-effective strategy. Conclusions: SSA is a cost-effective alternative to LRTI + T, offering valuable insights for clinicians and policymakers optimizing care for CMCJ OA patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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