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Enregistrement W1972666522 · doi:10.1111/j.1520-037x.2007.06423.x

Combination Polypharmacy for Cardiovascular Disease Prevention in Men: A Decision Analysis and Cost‐Effectiveness Model

2008· article· en· W1972666522 sur OpenAlexaff
Jonathan Newman, William A. Grobman, Philip Greenland

Notice bibliographique

RevuePreventive Cardiology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePolypharmacyAtenololHydrochlorothiazideDyslipidemiaFixed-dose combinationCost effectivenessQuality-adjusted life yearInternal medicineIntensive care medicineDiseaseBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pharmacotherapies to lower blood pressure and cholesterol are effective in the primary prevention of cardiovascular disease (CVD). The use of fixed-dose medication combinations has not been well studied. The authors created a Markov model to analyze the cost-effectiveness of 4 fixed-dose medications for primary CVD prevention in men. The initial decision node was to treat or not treat men older than 55 years, without CVD, hypertension, or dyslipidemia with a combination of simvastatin, captopril, hydrochlorothiazide, and atenolol. Probability, costs, and effectiveness were derived from the literature. The outcome variable was marginal cost per quality-adjusted life-year (QALY). Sensitivity analyses were performed. The average cost of treatment was $70,000 compared with $93,000 for non-treatment. Treatment resulted in 13.62 QALYs vs 12.96 QALYs without treatment. Primary prevention of CVD with fixed-dose medications dominated "no-treatment." The use of a fixed-dose polypharmacy approach to CVD prevention in men older than 55 years may be cost-effective.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,154 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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