COST-UTILITY ANALYSIS OF NT-PROBNP-GUIDED MULTIDISCIPLINARY CARE IN CHRONIC HEART FAILURE
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A recent randomized, controlled trial in chronic heart failure patients showed that NT-proBNP-guided, intensive patient management (BMC) on top of multidisciplinary care reduced all-cause mortality and heart failure hospitalizations compared with multidisciplinary care (MC) or usual care (UC). We now performed a cost-utility analysis of these interventions from a payer's perspective. METHODS: Costs related to hospitalizations, ambulatory physician and nurse visits, and NT-proBNP testing for the three management strategies were acquired for both Austria (€) and Canada ($) and combined with the survival and quality of life data from the clinical trial for cost-effectiveness analysis. Data on long-term survival, costs, and quality-adjusted life-years (QALY) were extrapolated for a 20-year time horizon using a Markov model, which simulated the progression of disease through beta-blocker use, hospitalizations, and mortality. RESULTS: BMC was the most cost-effective strategy as it was dominant (cost-saving with improved health outcome) over both MC and UC based on both Austrian and Canadian costs. Incremental cost-effectiveness ratios for MC relative to UC were €3,746 and $5,554 per QALY gained for Austrian and Canadian costs, respectively. The probabilities for BMC being the most cost-effective strategy were 92 percent at a threshold value of Austrian €40,000 and 93 percent at a threshold value of Canadian $50,000. CONCLUSIONS: NT-proBNP-guided, intensive HF patient management in addition to multidisciplinary care not only reduces death and hospitalization but also proves to be cost-effective.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».