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Enregistrement W4415104227 · doi:10.3389/fpubh.2025.1625252

Cost-utility analysis of a polylactic acid matrix versus a collagen dressing for the closure of diabetic foot ulcers

2025· article· en· W4415104227 sur OpenAlexaff
Elahe Khorasani, Robert L. Bartlett, Stephen Bergquist, Brock Liden, Karla Rangel-Berridi

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolylactic acidDiabetic footWound healingMatrix (chemical analysis)Closure (psychology)Wound closure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diabetic foot ulcers (DFUs) are a common and serious complication of diabetes, often requiring the use of advanced care products, which may have high upfront costs. With the hypothesis that this approach leads to faster healing, reduced costs, and better quality-adjusted life years (QALY), this study evaluates the economic outcomes, including cost-effectiveness and cost-benefit, of an alloplastic polylactic acid (PLA) dermal matrix and compares it to collagen dressings in managing DFUs. Methods: This cost-utility analysis was based on a randomized controlled trial involving patients with DFUs treated with either PLA matrices or collagen dressings, alongside standard wound care. Data on wound healing, cost of care, and QALY were collected over the whole duration of the trial (31-week period). We conducted a cost-benefit analysis by quantifying the monetary impact of reduced time-to-heal and avoided healthcare utilization. Additionally, we performed a cost-utility analysis using QALYs to capture patient-centered benefits. Results: < 0.001). Sensitivity analyses confirmed the cost-effectiveness of PLA even when home healthcare costs were excluded. Cost-benefit analysis also demonstrated higher QALY in the PLA treated group. Conclusion: PLA dermal matrices provide a cost-effective alternative to collagen dressings, promoting faster wound closure, improved quality of life, and reduced healthcare costs. These results support the adoption of PLA as a preferred treatment for DFUs.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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