Estimating the Health and Economic Impact of Improved Management in Prevalent Chronic Obstructive Pulmonary Disease Populations in England, Germany, Canada, and Japan: A Modelling Study
Notice bibliographique
Résumé
Elisabeth J Adams,1 Alexander van Doornewaard,1 Yixuan Ma,1 Nurilign Ahmed,1 Man Ki Cheng,1 Henrik Watz,2 Masakazu Ichinose,3 Tom Wilkinson,4 Mohit Bhutani,5 Christopher J Licskai,6– 8 Katy M E Turner1 1Aquarius Population Health, London, UK; 2Pulmonary Research Institute at Lungen Clinic Grosshansdorf, Airway Research Center North (ARCN), German Center for Lung Research (DZL), Grosshansdorf, Germany; 3Academic Center of Osaki Citizen Hospital, Osaki, Japan; 4Southampton University Faculty of Medicine, Southampton, UK; 5University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada; 6London Health Sciences Centre, Western University, London, Ontario, Canada; 7Lawson Health Research Institute, London, Ontario, Canada; 8Asthma Research Group Windsor Essex County Inc., Windsor, Ontario, CanadaCorrespondence: Elisabeth J Adams, Aquarius Population Health, Unit 29 Tileyard Studios, London, N7 9AH, UK, Tel +44 207 993 2930, Email Elisabeth.adams@aquariusph.comIntroduction: COPD is a leading cause of morbidity and mortality globally. Management is complex and costly. Although international quality standards for diagnosis and management exist, opportunities remain to improve outcomes, especially in reducing avoidable hospitalisations.Objective: To estimate the potential health and economic impact of improved adherence to guideline-recommended care for prevalent, on-treatment COPD populations in four high-income settings.Methods: A disease simulation model was developed to evaluate the impact of theoretical improvements to COPD management, comparing outcomes for usual care and policy scenarios for interventions that reduce avoidable hospitalisations: 1) increased attendance (50% vs 31– 38%) of early follow-up review after severe exacerbation hospitalisation; 2) increased access (30% vs 5– 10%) to an integrated disease management (IDM) programme that provides guideline adherent care.Results: For cohorts of 100,000 patients, Policy 1 yielded additional life years (England: 523; Germany: 759; Canada: 1316; Japan: 512) and lifetime cost savings (-£ 2.89 million; -€ 6.58 million; -$40.08 million; -¥ 735.58 million). For Policy 2, additional life years (2299; 3619; 3656) and higher lifetime total costs (£ 38.15 million; € 35.58 million; ¥ 1091.53 million) were estimated in England, Germany and Japan, and additional life years (4299) and cost savings (-$20.52 million) in Canada. Scenarios found that the cost impact depended on the modelled intervention effect size.Conclusion: Interventions that reduce avoidable hospitalisations are estimated to improve survival and may generate cost savings. This study provides evidence on the theoretical impact of policies to improve COPD care and highlights priority areas for further research to support evidence-based policy decisions.Keywords: health intervention, exacerbations, re-admission, integrated care, economic evaluation
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».