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Enregistrement W2086158253 · doi:10.1186/s12913-015-0772-9

Acute and chronic impact of cardiovascular events on health state utilities

2015· article· en· W2086158253 sur OpenAlexaff
Louis S. Matza, Katie D. Stewart, Shravanthi R. Gandra, Philip R. Delio, Brett E. Fenster, Evan Davies, Jessica Jordan, Mickael Löthgren, David Feeny

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute coronary syndromeStroke (engine)Nursing researchCardiovascular eventPublic healthHealth administrationEvent (particle physics)Heart failureHealth economicsPopulationEmergency medicineEnvironmental healthCardiologyMyocardial infarctionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cost-utility models are frequently used to compare treatments intended to prevent or delay the onset of cardiovascular events. Most published utilities represent post-event health states without incorporating the disutility of the event or reporting the time between the event and utility assessment. Therefore, this study estimated health state utilities representing cardiovascular conditions while distinguishing between acute impact including the cardiovascular event and the chronic post-event impact. METHODS: Health states were drafted and refined based on literature review, clinician interviews, and a pilot study. Three cardiovascular conditions were described: stroke, acute coronary syndrome (ACS), and heart failure. One-year acute health states represented the event and its immediate impact, and post-event health states represented chronic impact. UK general population respondents valued the health states in time trade-off tasks with time horizons of one year for acute states and ten years for chronic states. RESULTS: A total of 200 participants completed interviews (55% female; mean age = 46.6 y). Among acute health states, stroke had the lowest utility (0.33), followed by heart failure (0.60) and ACS (0.67). Utility scores for chronic health states followed the same pattern: stroke (0.52), heart failure (0.57), and ACS (0.82). For stroke and ACS, acute utilities were significantly lower than chronic post-event utilities (difference = 0.20 and 0.15, respectively; both p < 0.0001). CONCLUSIONS: Results add to previously published utilities for cardiovascular events by distinguishing between chronic post-event health states and acute health states that include the event and its immediate impact. Findings suggest that acute versus chronic impact should be considered when selecting scores for use in cost-utility models. Thus, the current utilities provide a unique option that may be used to represent the acute and chronic impact of cardiovascular conditions in economic models comparing treatments that may delay or prevent the onset of cardiovascular events.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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)0,0000,001

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 Opus0,495
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,060 · 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.

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

Citations63
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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