Use of Colonic Stents in Emergent Malignant Left Colonic Obstruction: A Markov Chain Monte Carlo Decision Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This decision analysis examines the cost-effectiveness of colonic stenting as a bridge to surgery vs. surgery alone in the management of emergent, malignant left colonic obstruction. METHODS: We used a Markov chain Monte Carlo decision analysis model to determine the effect on health-related quality of life of two strategies: emergency surgery vs. emergency colonic stenting as a bridge to definitive surgery. All relevant health states were modeled during a patient's expected lifespan. Outcome measures were mortality, the proportion of patients requiring a colostomy, quality-adjusted life expectancy, and costs. Deterministic and probabilistic sensitivity analyses were performed. RESULTS: In our model, colonic stenting was more effective (9.2 quality-adjusted life months benefit) and less costly (CAD dollars 3,763; US dollars 3,135) than emergency surgery. Its benefits were secondary to reductions in acute mortality and in the likelihood of requiring a permanent colostomy. The results were only dependent on the rate of stenting complications (perforation, technical placement failure, and migration) and the patient's risk of surgical mortality, with the benefits being greatest among patients at high risk of operative mortality. CONCLUSIONS: Colonic stenting as a bridge to surgery is more effective and less costly than surgery in the treatment of emergent, malignant left colonic obstruction. The benefits are most pronounced in high-risk patients and are diminished by increases in stent placement failure rates and perforation rates. In low-risk patients, the benefits are more modest and may not outweigh the risks.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».