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Enregistrement W1852447234 · doi:10.1016/j.clinthera.2015.09.005

Cost-effectiveness of Apixaban Compared With Edoxaban for Stroke Prevention in Nonvalvular Atrial Fibrillation

2015· article· en· W1852447234 sur OpenAlexaff
Gregory Y.H. Lip, Tereza Lanitis, Thitima Kongnakorn, Hemant Phatak, Corina Chalkiadaki, Xianchen Liu, Andreas Kuznik, Jack Lawrence, Paul Dorian

Notice bibliographique

RevueClinical Therapeutics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésMedicineEdoxabanApixabanAtrial fibrillationStroke (engine)Internal medicineCardiologyDabigatranRivaroxabanWarfarin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this analysis was to assess the cost-effectiveness of apixaban 5 mg BID versus high- and low-dose edoxaban (60 mg and 30 mg once daily) as intended starting dose strategies for stroke prevention in patients from a UK National Health Service perspective. METHODS: A previously developed and validated Markov model was adapted to evaluate the lifetime clinical and economic impact of apixaban 5 mg BID versus edoxaban (high and low dose) in patients with nonvalvular atrial fibrillation. A pairwise indirect treatment comparison was conducted for clinical end points, and price parity was assumed between apixaban and edoxaban. Costs in 2012 British pounds, life-years, and quality-adjusted life-years (QALYs) gained, discounted at 3.5% per annum, were estimated. FINDINGS: Apixaban was predicted to increase life expectancy and QALYs versus low- and high-dose edoxaban. These gains were achieved at cost-savings versus low-dose edoxaban, thus being dominant and nominal increases in costs versus high-dose edoxaban. The incremental cost-effectiveness ratio of apixaban versus high-dose edoxaban was £6763 per QALY gained. IMPLICATIONS: Apixaban was deemed to be dominant (less costly and more effective) versus low-dose edoxaban and a cost-effective alternative to high-dose edoxaban.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,451
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,053 · 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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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