Design of the Economic Evaluation for the Interventional Management of Stroke (III) Trial
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Stroke is a common and costly condition where an effective early treatment may be expected to affect patients' future quality of life, the cost of acute medical treatment, and the cost of rehabilitation and any supportive care needed for their remaining lifetime. To assist in informing discussions on early adoption of potential treatments, economic analyses should accompany investigations that seek to improve outcomes for stroke patients. AIMS: The primary aim is to assess whether i.v./i.a. rt-PA therapy is cost-effective at 3 months compared with i.v. rt-PA, and provides cost-savings or is cost-neutral by 12 months. Design Cost-effectiveness of the two treatment arms will be measured at months 3, 6, 9, and 12. Cost-effectiveness will be calculated using 1.standard cost-effectiveness methodology (incremental cost-effectiveness ratios), and 2.an econometric model to assess multiple outcome measures while controlling for multiple subject and treatment-related factors that are known to affect both outcomes and costs. STUDY OUTCOMES: Total cost for the initial hospitalization of treating stroke subjects randomized to either i.v./i.a. or i.v. rt-PA treatment arms will be measured, as will differences in types of resource utilization over 12 months between the two arms of the trial. Quality-of-life data (EuroQol EQ-5D) will be collected over a 12-month period and quality-adjusted life years will be used as a morbidity-adjusted measure of effectiveness. Subgroup analyses will include dichotomized NIH Stroke Scale (<20, >or=20), country, time between onset and randomization, and i.a. devices.
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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 | 0,036 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».