Cost effectiveness of HMG-CoA reductase inhibition in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the cost effectiveness of 3-hydroxy-3-methylglutaryl coenzyme A (HMG-CoA) reductase inhibitor therapy, particularly atorvastatin, in primary and secondary prevention of coronary artery disease (CAD) in Canada. METHODS: A Markov model was developed in which costs and effectiveness of atorvastatin were compared with those of other statins and with no drug therapy in primary and secondary prevention of CAD. PATIENTS: Cost effectiveness was assessed for cohorts of patients with risk profiles defined by CAD status, age, sex, pretreatment low density lipoprotein cholesterol level and presence of sentinel coronary risk factors. Coronary risk was estimated by using initial and subsequent event coronary risk equations from the Framingham Heart Study, and risk factors were estimated by using Canadian population survey data. Recent estimates of the costs of CAD-related medical care in Canada were used to assign costs to health states and acute coronary events. INTERVENTIONS: Interventions included atorvastatin 10 mg, simvastatin 10 mg, pravastatin 20 mg, fluvastatin 20 mg, lovastatin 20 mg and no pharmacological therapy. RESULTS: Incremental cost effectiveness ratios (CDN$/year of life gained) relative to no therapy were lowest for atorvastatin and highest for pravastatin across all risk profiles. Atorvastatin was less costly and more effective than lovastatin, pravastatin and simvastatin in primary and secondary prevention, and conferred additional health benefits at a reduced cost per year of life gained compared with fluvastatin. CONCLUSIONS: Atorvastatin was found to be the most cost effective statin in primary and secondary prevention of CAD.
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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».