Economic evaluation of increasing population rates of cardiac catheterization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing population rates of cardiac catheterization can lead to the detection of more people with high risk coronary disease and opportunity for subsequent revascularization. However, such a strategy should only be undertaken if it is cost-effective. METHODS: Based on data from a cohort of patients undergoing cardiac catheterization, and efficacy data from clinical trials, we used a Markov model that considered 1) the yield of high-risk cases as the catheterization rate increases, 2) the long-term survival, quality of life and costs for patients with high risk disease, and 3) the impact of revascularization on survival, quality of life and costs. The cost per quality-adjusted life year was calculated overall, and by indication, age, and sex subgroups. RESULTS: Increasing the catheterization rate was associated with a cost per QALY of CAN$26,470. The cost per QALY was most attractive in females with Acute Coronary Syndromes (ACS) ($20,320 per QALY gained), and for ACS patients over 75 years of age ($16,538 per QALY gained). However, there is significant model uncertainty associated with the efficacy of revascularization. CONCLUSION: A strategy of increasing cardiac catheterization rates among eligible patients is associated with a cost per QALY similar to that of other funded interventions. However, there is significant model uncertainty. A decision to increase population rates of catheterization requires consideration of the accompanying opportunity costs, and careful thought towards the most appropriate strategy.
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 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 | 0,018 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».