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Enregistrement W2727216345 · doi:10.1161/str.44.suppl_1.awp394

Abstract WP394: Insights Into The Cost-effectiveness Of Blood Pressure Management For Secondary Stroke Prevention

2013· article· en· W2727216345 sur OpenAlexaff
Kate Young, Adam G. Kelly, Curtis Benesch, Oscar Benavente

Notice bibliographique

RevueStroke · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Quality-adjusted life yearIntensive careBlood pressureQuality of life (healthcare)Cost effectivenessIntensive care medicineEmergency medicineInternal medicineRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To determine the relationship between the risk of dementia, risk of recurrent stroke and other factors on the cost-effectiveness of intensive blood pressure management for secondary stroke prevention. Methods: A Markov model incorporated data from the PROGRESS trial. It included cost (2011$) and utility estimates from the literature. Intensive management was a 9mmHg reduction in systolic blood pressure compared to usual management. The cost of the additional medications was assumed to be the cost of perindopril. Relative risk terms modified the probability of adverse events with intensive treatment. Outcomes were recurrent stroke, dementia, recurrent stroke with dementia and death. Quality of life with intensive management was lower than usual treatment. Assumptions were tested with one-way and multi-way sensitivity analyses. Results: For the base case analysis, the lifetime costs of usual management were $80,200 with 5.626 quality adjusted life years (QALYs). The lifetime costs of intensive management were $85,500 with 5.627 QALYs. The incremental cost-effectiveness ratio (ICER) was $5 million, thus the added costs of intensive management were not offset by increased quality of life. However, this conclusion was sensitive to several assumptions. Intensive management became cost-effective (ICER < $100,000) when (1) ages < 52 years were treated (base case: 64 years), (2) the quality of life with intensive management increased slightly, by 0.01, (3) the cost of BP medications was $270/year, (4) the probability of recurrent stroke was ≥ 5.4% (base case: 3.7%), or (5) the relative risk of recurrent stroke with intensive management was ≤ 0.69 (base case: 0.77). The probability of dementia or the relative risk of dementia did not influence the model. If the cost of medications to lower BP by 9 mmHg was ≤ $260/year, intensive management was dominant with lower lifetime costs and greater QALYs. Conclusion: With the base case assumptions, intensive BP management was not the cost-effective choice. Nevertheless cost-effective management can be achieved depending on the age of the cohort and the cost of maintenance medications. This analysis highlights important factors to be considered during the planned cost-effectiveness analysis of the SPS3 trial.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,362 · 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'étudeObservationnel
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
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