Percutaneous coronary intervention with second-generation drug-eluting stent versus bare-metal stent: Systematic review and cost–benefit analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drug-eluting stents (DESs) were considered as ground-breaking technology promising to eradicate restenosis and the necessity to perform multiple revascularization procedures subsequent to percutaneous coronary intervention. Soon after DESs were released on the market, however, there were reports of a potential increase in mortality and of early or late thrombosis. In addition, DESs are far more expensive than bare-metal stents (BMSs), which has led to their limited use in many countries. The technology has improved over the last few years with the second generation of DESs (DES-2). Moreover, costs have come down and an improved safety profile with decreased thrombosis has been reported. OBJECTIVE: Perform a cost-benefit analysis of DES-2s versus BMSs in the context of a publicly funded university hospital in Quebec, Canada. METHODS: A systematic review of meta-analyses was conducted between 2012 and 2016 to extract data on clinical effectiveness. The clinical outcome of interest for the cost-benefit analysis was target-vessel revascularization (TVR). Cost units are those used in the Quebec health-care system. The cost-benefit analysis was based on a 2-year perspective. Deterministic and stochastic models (discrete-event simulation) were used, and various risk factors of reintervention were considered. RESULTS: DES-2s are much more effective than BMSs with respect to TVR rate ratio (i.e., 0.29 to 0.62 in more recent meta-analyses). DES-2s seem to cause fewer deaths and in-stent thrombosis than BMSs, but results are rarely significant, with the exception of the cobalt-chromium everolimus DES. The rate ratio of myocardial infraction is systematically in favor of DES-2s and very often significant. Despite the higher cost of DES-2s, fewer reinterventions can lead to huge savings (i.e., -$479 to -$769 per patient). Moreover, the higher a patient's risk of reintervention, the higher the savings associated with the use of DES-2s. CONCLUSION: Despite the higher purchase cost of DES-2s compared to BMSs, generalizing their use, in particular for patients at high risk of reintervention, should enable significant savings.
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 | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».