Cost-effectiveness of a single-layer high compression bandage versus Unna's boot for venous leg ulcer treatment: the VENOS trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the incremental cost-effectiveness and cost-utility ratios (ICER; ICUR) of a single-layer high compression bandage (SLHCB) compared with Unna's boot (UB) from the perspective of the Brazilian healthcare system, with a time horizon of 26 weeks. METHOD: A health economic evaluation of data from a prospective, randomised, open blinded endpoint study was conducted in 22 primary healthcare services in Porto Alegre city, Brazil, with patients with venous leg ulcers (VLUs) who were randomly allocated to receive SLHCB or UB. Participants were followed until VLU healing or up to 26 weeks. Nurses performed dressings weekly and blinded examiners measured the VLU size by planimetry at baseline and every two weeks. The Short Form-6 Dimensions questionnaire was applied at baseline and on the last day of follow-up to measure quality-adjusted life years (QALYs). The ICER and ICUR were estimated, and probabilistic sensitivity analyses performed. RESULTS: A total of 61 participants were enrolled in the trial, corresponding to 110 VLUs. SLHCB incurred an average expenditure of R$1118.74 (I$442.19) per VLU, while UB incurred R$1078.74 (I$426.38) per VLU. SLHCB exhibited a mean VLU reduction of 64.82% compared with 27.56% for UB. The mean QALY for SLHCB was 0.187 and 0.164 for UB. The ICER was 1.07 (0.42) per percentage point of VLUs healed and the ICUR was 1739.13 (687.40) per QALY gained. CONCLUSION: In this study, SLHCB was cost-effective when compared with UB. These findings may prompt decision-makers to weigh the prospect of allocating an additional R$1.07 (I$0.42) for each percentage point reduction in VLU area or R$1739.13 (I$687.40) per QALY gained. This financial consideration holds significant implications for guiding resource allocation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».