L’impact de la variation des mesures d’utilité sur le ratio coût-utilité incrémental des traitements indiqués pour la maladie de Crohn
Bibliographic record
Abstract
Objectifs : La maladie de Crohn (MC) et la colite ulcéreuse (CU) sont associées à un fardeau socio-économique important. Au Canada, les analyses de coûts-utilité (ACU) sont privilégiées afin d’assurer l’allocation optimale des ressources. La mesure d’utilité est essentielle pour réaliser une ACU. L’objectif de ce projet visait à identifier les mesures d’utilité et d’estimer l’impact de ces mesures sur le ratio coût-utilité incrémental (RCUI) des traitements indiqués pour la MC. Méthodes : Un arbre décisionnel a été développé pour mesurer l’impact des valeurs d’utilité du EQ-5D, de l’échelle visuelle analogue (VAS), de l’arbitrage temporel (TTO) et du pari standard (SG), sur le RCUI d’Infliximab (IFX) + Traitements standards (TS) (prednisone, mesalazine (MZ), azathioprine (AZA), 6-mercaptopurine (6-MP)) vs Placébo + TS. Le modèle a porté sur un horizon temporel d’un an, selon les perspectives du système de soins et sociétale. Les moyennes pondérées des mesures d’utilité ont été estimées à partir d’une revue systématique de la littérature. Des analyses de sensibilités déterministes et probabilistes ont également été effectuées. Résultats : L’ensemble des RCUIs, variaient entre 67 068 $/QALY (TTO) et 268 385 $/QALY (EQ-5D). À un seuil de propension à payer de 50 000 $/QALY, la probabilité qu’IFX + TS soit coût efficace était nulle pour l’ensemble des analyses, à l’exception de celle du TTO (4,0%). Conclusion : La variabilité des mesures d’utilité a un impact considérable sur les RCUIs et nécessite une attention particulière de la part des preneurs de décisions, plus précisément au niveau des analyses de sensibilité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.036 | 0.108 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".