Economic analyses of venous thromboembolism prevention strategies in hospitalized patients: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite evidence-based guidelines for venous thromboembolism prevention, substantial variability is found in practice. Many economic evaluations of new drugs for thromboembolism prevention do not occur prospectively with efficacy studies and are sponsored by the manufacturers, raising the possibility of bias. We performed a systematic review of economic analyses of venous thromboembolism prevention in hospitalized patients to inform clinicians and policy makers about cost-effectiveness and the potential influence of sponsorship. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, Cochrane Databases, ACP Journal Club, and Database of Abstracts of Reviews of Effects, from 1946 to September 2011. We extracted data on study characteristics, quality, costs, and efficacy. RESULTS: From 5,180 identified studies, 39 met eligibility and quality criteria. Each addressed pharmacologic prevention: low-molecular-weight heparins versus placebo (five), unfractionated heparin (12), warfarin (eight), one or another agents (five); fondaparinux versus enoxaparin (11); and rivaroxaban and dabigatran versus enoxaparin (two). Low-molecular-weight heparins were most economically attractive among most medical and surgical patients, whereas fondaparinux was favored for orthopedic patients. Fondaparinux was associated with increased bleeding events. Newer agents rivaroxaban and dabigatran may offer additional value. Of all economic evaluations, 64% were supported by manufacturers of a "new" agent. The new agent had a favorable outcome in 38 (97.4%) of 39 evaluations [95% confidence interval [CI] (86.5 to 99.9)]. Among studies supported by a pharmaceutical company, the sponsored medication was economically attractive in 24 (96.0%) of 25 [95% CI, 80.0 to 99.9)]. We could not detect a consistent bias in outcome based on sponsorship; however, only a minority of studies were unsponsored. CONCLUSION: Low-molecular-weight heparins and fondaparinux are the most economically attractive drugs for venous thromboembolism prevention in hospitalized patients. Approximately two thirds of evaluations were supported by the manufacturer of the new agent; such drugs were likely to be reported as economically favorable.
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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 | 0,017 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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; 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 ».