Cost-effectiveness of self-managed versus physician-managed oral anticoagulation therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient self-management of long-term oral anticoagulation therapy is an effective strategy in a number of clinical situations, but it is currently not a funded option in the Canadian health care system. We sought to compare the incremental cost and health benefits of self-management with those of physician management from the perspective of the Canadian health care payer over a 5-year period. METHODS: We developed a Bayesian Markov model comparing the costs and quality-adjusted life years (QALYs) accrued to patients receiving oral anticoagulation therapy through self-management or physician management for atrial fibrillation or for a mechanical heart valve. Five health states were defined: no events, minor hemorrhagic events, major hemorrhagic events, thrombotic events and death. Data from published literature were used for transition probabilities. Canadian 2003 costs were used, and utility estimates were obtained from various published sources. RESULTS: Self-management resulted in 3.50 fewer thrombotic events, 0.78 fewer major hemorrhagic events and 0.12 fewer deaths per 100 patients than physician management. The average discounted incremental cost of self-management over physician management was found to be 989 dollars (95% confidence interval [CI] 310 dollars-1655 dollars) per patient and the incremental QALYs gained was 0.07 (95% CI 0.06-0.08). The cost-effectiveness of self-management was 14,129 dollars per QALY gained. There was a 95% chance that self-management would be cost-effective at a willingness to pay of 23,800 dollars per QALY. Results were robust in probabilistic and deterministic sensitivity analyses. INTERPRETATION: This model suggests that self-management is a cost-effective strategy for those receiving long-term oral anticoagulation therapy for atrial fibrillation or for a mechanical heart valve.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».