Cost-Effectiveness of Ventricular Assist Device Therapy as a Bridge to Transplantation Compared With Nonbridged Cardiac Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current available treatment options for advanced heart failure include heart transplantation and ventricular assist device (VAD) therapy. This project aimed to evaluate the cost-effectiveness of a bridge-to-transplantation (BTT)-VAD approach relative to direct heart transplantation in transplant-eligible patients. METHODS AND RESULTS: A Markov model was used to evaluate survival benefits and costs for BTT-VAD versus nonbridged heart transplant recipients. Three different scenarios were considered according to severity of patients' baseline hemodynamic status (high, medium, and low risk). Results are presented in terms of survival, costs, and cost-effectiveness ratio. Sensitivity analyses were used to analyze uncertainty in model estimates. Over a 20-year time horizon, BTT-VAD therapy increased survival at an increased cost relative to nonbridged heart transplant recipients: $100 841more in costs and 1.19 increased life years (LYs) in high-risk patients ($84 964/LY), $112 779 more in costs and 1.14 more LYs ($99 039/LY) in medium-risk patients, and an additional cost of $144 334 and incremental clinical benefit of 1.21 more LYs ($119 574/LY) in low-risk patients. The sensitivity analysis estimated a 59%, 54%, and 43% chance of BTT-VAD therapy being cost-effective for high-, medium-, and low-risk patients at a willingness-to-pay level of $100 000/LY. Subgroup analyses indicated that risk of post-VAD and transplantation complications, waiting time, renal dysfunction, and patient age substantially affected the cost-effectiveness ratio. CONCLUSIONS: BTT-VAD therapy is associated with improved survival and increased costs. On the basis of commonly accepted willingness-to-pay thresholds, BTT-VAD therapy is likely to be cost-effective relative to nonbridged heart transplantation in specific circumstances.
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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) | 0,000 | 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 ».