Medical Therapy v. PCI in Stable Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Percutaneous coronary intervention (PCI) with either drug-eluting stents (DES) or bare metal stents (BMS) reduces angina and repeat procedures compared with optimal medical therapy alone. It remains unclear if these benefits are sufficient to offset their increased costs and small increase in adverse events. OBJECTIVE: Cost utility analysis of initial medical therapy v. PCI with either BMS or DES. DESIGN: . Markov cohort decision model. Data Sources. Propensity-matched observational data from Ontario, Canada, for baseline event rates. Effectiveness and utility data obtained from the published literature, with costs from the Ontario Case Costing Initiative. TARGET POPULATION: Patients with stable coronary artery disease, confirmed after angiography, stratified by risk of restenosis based on diabetic status, lesion size, and lesion length. Time Horizon. Lifetime. Perspective. Ontario Ministry of Health and Long Term Care. Interventions. Optimal medical therapy, PCI with BMS or DES. OUTCOME MEASURES: Lifetime costs, quality-adjusted life years (QALYs), and the incremental cost-effectiveness ratio (ICER). RESULTS: of Base Case Analysis. In the overall population, medical therapy had the lowest lifetime costs at $22,952 v. $25,081 and $25,536 for BMS and DES, respectively. Medical therapy had a quality-adjusted life expectancy of 10.1 v. 10.26 QALYs for BMS, producing an ICER of $13,271/QALY. The DES strategy had a quality-adjusted life expectancy of only 10.20 QALYs and was dominated by the BMS strategy. This ranking was consistent in all groups stratified by restenosis risk, except diabetic patients with long lesions in small arteries, in whom DES was cost-effective compared with medical therapy (ICER of $18,826/QALY). Limitations. There is the possibility of residual unobserved confounding. CONCLUSIONS: In patients with stable coronary artery disease, an initial BMS strategy is cost-effective.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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) | 0,074 | 0,001 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes 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 ».