Abstract T P309: Cost Effectiveness for Intra-arterial Stroke Therapy Achieved with Image-based Selection and not with Type of Device
Notice bibliographique
Résumé
Background: Our aim was to determine if stentriever treatment results in cost effectiveness over Merci thrombectomy and to identify a cost-effective imaging threshold for intra-arterial treatment selection. Methods: With institutional approval, we retrospectively reviewed patients undergoing intra-arterial stroke therapy from March 2011 to March 2013 at our center. We collected the following data: stroke score, occlusion site, baseline Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS), device used, reperfusion, hemorrhage, 90-day modified Rankin Score (mRS), and procedure cost. Using published criteria, a quality-adjusted life year (QUALY) value of 0.74 and 0.4 was ascribed to a mRS outcome 2 respectively. Using the procedural mean cost, we calculated an incremental cost efficiency ratio (ICER) for stentriever versus Merci embolectomy and for interventions done for a baseline ASPECTS above and below the following thresholds: > 6, > 7, > 8, and > 9. Using established criteria, we identified a cost effective patient selection if the ICER was positive and less than $50,000/QUALY. Results: Our cohort included 122 patients, 45 treated with Merci in the first year and 78 with stentrievers in year two. Reperfusion occurred in 79% (87% in the stentriever and 64% with Merci groups, p=0.002). The good outcome rate for the entire cohort was 40% (43% good outcomes in the stentriever and 33% in the Merci groups, p=0.21) respectively. Stentriever interventions were not cost effective compared to Merci embolectomy (ICER > $500,000/QUALY). Using baseline ASPECTS > 6 and > 7 as a selection criteria for intervention, the good outcome rate was 42% and 44% respectively but with a negative ICER due to higher costs in treating those with lower scores. For those with an ASPECTS > 8 and > 9, the good outcome rate was 44% and 54% with an ICER of $40,000/QUALY and $24,000/QUALY respectively. Conclusions: At our institution, despite better outcome and reperfusion rates, stentriever interventions are yet to show a cost benefit. Optimizing patient selection by using the ASPECTS scoring system has led to improved clinical outcomes and cost effectiveness. Further prospective study may validate this technique for greater value to the individual patient and the health system at large.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».