Systematic Review, Critical Appraisal, and Analysis of the Quality of Economic Evaluations in Stroke Imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: This study reviews the quality of economic evaluations of imaging after acute stroke and identifies areas for improvement. METHODS: We performed full-text searches of electronic databases that included Medline, Econlit, the National Health Service Economic Evaluation Database, and the Tufts Cost Effectiveness Analysis Registry through July 2012. Search strategy terms included the following: stroke*; cost*; or cost-benefit analysis*; and imag*. Inclusion criteria were empirical studies published in any language that reported the results of economic evaluations of imaging interventions for patients with stroke symptoms. Study quality was assessed by a commonly used checklist (with a score range of 0% to 100%). RESULTS: Of 568 unique potential articles identified, 5 were included in the review. Four of 5 articles were explicit in their analysis perspectives, which included healthcare system payers, hospitals, and stroke services. Two studies reported results during a 5-year time horizon, and 3 studies reported lifetime results. All included the modified Rankin Scale score as an outcome measure. The median quality score was 84.4% (range=71.9%-93.5%). Most studies did not consider the possibility that patients could not tolerate contrast media or could incur contrast-induced nephropathy. Three studies compared perfusion computed tomography with unenhanced computed tomography but assumed that outcomes guided by the results of perfusion computed tomography were equivalent to outcomes guided by the results of magnetic resonance imaging or noncontrast computed tomography. CONCLUSIONS: Economic evaluations of imaging modalities after acute ischemic stroke were generally of high methodological quality. However, important radiology-specific clinical components were missing from all of these analyses.
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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 | 0,352 | 0,730 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».