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Enregistrement W2305775710 · doi:10.1161/circoutcomes.6.suppl_1.a200

Abstract 200: Cost-Effectiveness of Newer Anticoagulants for Stroke Prevention in Atrial Fibrillation

2013· article· en· W2305775710 sur OpenAlexaboutno aff
Brendan Limone, William L. Baker, Craig I Coleman

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDabigatranRivaroxabanApixabanMedicineAtrial fibrillationStroke (engine)WarfarinRandomized controlled trialQuality-adjusted life yearCost effectivenessInternal medicineRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A number of new anticoagulants for stroke prevention in atrial fibrillation (SPAF) have gained regulatory approval or are in late-stage development. We sought to conduct a systematic review of economic models of dabigatran, rivaroxaban and apixaban for SPAF. Methods: We searched the Medline, Embase, National Health Service Economic Evaluation Database and Health Technology Assessment database along with the Tuft’s Registry through October 10, 2012. Included models assessed the cost-effectiveness of dabigatran (150mg, 110mg, sequential), rivaroxaban or apixaban for SPAF using a Markov model or discrete event simulation and were published in English. Results: Eighteen models were identified. All models utilized a lone randomized trial (or an indirect comparison utilizing a single study for any given direct comparison), and these trials were clinically and methodologically heterogeneous. Dabigatran 150mg was assessed in 9 of models, dabigatran 110mg in 8, sequential dabigatran in 9, rivaroxaban in 4 and apixaban in 4. Adjusted-dose warfarin (either trial-like, real-world prescribing or genotype-dosed) was a potential first-line therapy in 94% of models. Models were conducted from the perspective of the United States (44%), European countries (39%) and Canada (17%). In base-case analyses, patients typically were at moderate-risk of ischemic stroke, initiated anticoagulation between 65 and 73 years of age, and were followed for or near a lifetime. All models reported cost/quality-adjusted life-year (QALY) gained, and while 22% of models reported using a societal perspective, no model included costs of lost productivity. Four models reported an incremental cost-effectiveness ratio (ICER) for a newer anticoagulant (dabigatran 110mg (n=4)/150mg (n=2); rivaroxaban (n=1)) vs. warfarin above commonly reported willingness-to-pay thresholds. ICERs (in 2012US$) vs. warfarin ranged from $3,547-$86,000 for dabigatran 150mg, $20,713-$150,000 for dabigatran 110mg, $4,084-$21,466 for sequentially-dosed dabigatran and $23,065-$57,470 for rivaroxaban. In addition, apixaban was demonstrated to be an economically dominant strategy compared to aspirin and to be dominant or cost-effective ($11,400-$25,059) vs. warfarin. Based on separate indirect treatment comparison meta-analyses, 3 models compared the cost-effectiveness of these new agents and reported conflicting results. Conclusions: Cost-effectiveness models of newer anticoagulants for SPAF have been extensively published. Models have frequently found newer anticoagulants to be cost-effective, but due to the lack of head-to-head trial comparisons and heterogeneity in clinical characteristic of underlying trials and modeling methods, it is currently unclear which of these newer agents is most cost-effective.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,008
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,148
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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