Cost-effectiveness of intensive lipid lowering therapy with 80 mg of atorvastatin, versus 10 mg of atorvastatin, for secondary prevention of cardiovascular disease in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The TNT study compared high dose atorvastatin (80 mg) versus moderate atorvastatin (10 mg) treatment in 10,001 patients with stable coronary heart disease (CHD), over 4.9 years. Intensive lipid-lowering with atorvastatin (80 mg) reduced major cardiovascular events by 22%. OBJECTIVES: To assess the cost-effectiveness of intensive lipid-lowering versus moderate lipid lowering treatment from the perspective of the Canadian Ministries of Health. METHODS: A lifetime Markov model was developed to predict cardiovascular (CV) events, costs, survival, and quality-adjusted life years (QALYs) for CHD patients receiving 80 mg versus 10 mg of atorvastatin. Predictions were also made for 10- and 5-year horizons. Treatment-specific event risks were used until five years. Beyond year five, equivalent CV risks were assumed for all patients. Medical-care costs and post-event survival were estimated using Canadian data. Health utility scores were obtained from published studies. Benefits and costs were discounted 5% annually. Probabilistic and deterministic sensitivity analyses were performed. RESULTS: Treatment with atorvastatin (80 mg) over a lifetime horizon resulted in increased costs (Can$16,542 vs. Can$15,365), survival (10.12 vs. 10.03 life years), and QALYs (7.71 vs. 7.61) per patient compared with atorvastatin (10 mg), yielding an incremental cost-effectiveness of Can$12,946 per life year gained and Can$11,969 per QALY. The incremental cost per QALY remained below Can$50,000 in 98.1% of 1000 simulations. Results were robust to variations in event hazard ratios, costs, health utility values, and discount rate. CONCLUSION: Intensive atorvastatin (80 mg) treatment is predicted to be cost-effective versus atorvastatin (10 mg) for CHD patients in Canada.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».