Clinical practice change requires more than comparative effectiveness evidence: abdominal aortic aneurysm management in the USA
Notice bibliographique
Résumé
Adoption of healthcare innovations frequently outpaces the evidence of effectiveness. Endovascular repair (EVAR) for abdominal aortic aneurysms in the USA demonstrates how comparative effectiveness research without evidence-based reimbursement changes may fail to influence clinical practice. Randomized controlled trials for small abdominal aortic aneurysms demonstrate no lasting benefits of EVAR or open surgical repair (OSR) compared with surveillance, and for large abdominal aortic aneurysms demonstrate no lasting survival benefit of EVAR over OSR, and do show poorer durability and higher costs for EVAR. Nonetheless, >50% of elective abdominal aortic aneurysm repairs in the USA use EVAR. Factors that may be driving the high use of EVAR include patient preference, surgeons' desire to appear 'up-to-date' in the procedures they offer, higher hourly surgeon reimbursement for EVAR than OSR, and the expansion of physician specialties able to perform abdominal aortic aneurysm repair from only vascular surgeons with OSR, to vascular surgeons and interventional radiologists/cardiologists with EVAR. By comparison, in Canada, where government health insurance restricts EVAR coverage to high surgical risk patients, only approximately 25% of abdominal aortic aneurysm repairs are performed using EVAR. Country-specific cost studies and a prospective population-based study collecting detailed clinical data to identify patient subgroups that truly benefit from a particular management strategy are needed to inform policy regarding EVAR availability and reimbursement.
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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 | 0,286 | 0,588 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».