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Enregistrement W2739360298 · doi:10.1161/str.47.suppl_1.wp338

Abstract WP338: Combined Coiling and Allogeneic Mesenchymal Stem/Stromal Cell Therapy Could be a More Cost-effective Alternative to Coiling Alone

2016· article· en· W2739360298 sur OpenAlexaff
Amin Adibi, Arindom Sen, Alim P. Mitha

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMesenchymal stem cellProgenitor cellCell therapySurgeryStem-cell therapyStem cellPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Recurrence of intracranial aneurysms following endovascular therapy in 20% of patients remains the only major disadvantage of this treatment. For this reason, a significant amount of research has been carried out, focused on reducing the incidence of recurrence. In recent years, a variety of cell therapy modalities using fibroblasts, smooth muscle cells, endothelial progenitor cells and Mesenchymal Stem/Stromal Cells (MSCs) have been tested in animal models as a means to improve the outcome of the treatment. However, it remains unclear whether preventing recurrence using cell therapy is a more cost-effective alternative to retreating recanalized aneurysms. In this study, we have used a Markov model approach to determine efficacy thresholds at which combined coiling and cell therapy becomes a more cost-effective treatment than coiling alone. Hypothesis: Combined coiling and cell therapy will be more cost-effective than coiling alone, if it reduces the need for retreatment by 50% or more. Methods: The cell therapy was assumed to be aimed at reducing the need for retreatment. A Markov model was used to compare coiling alone with combined coiling and autologous/allogeneic cell therapy. Model inputs were mostly taken from meta-analyses. Sensitivity analysis was performed to predict efficacy thresholds that make cell therapy more cost-effective than coiling alone. Robustness of the model was assessed through further sensitivity testing focused on variables with the highest impact on the outcome. Results: Sensitivity analysis showed that coiling with autologous cell therapy becomes more cost-effective than coiling alone, if it reduces the need for retreatment by 39.9% or more. When allogeneic cell are used, a reduction of 13.3% or more in the need for retreatment is enough the make combined coiling and cell therapy more cost-effective. Conclusions: Our preliminary analysis suggests that efficacy thresholds at which combined coiling and cell therapy becomes more cost-effective than coiling alone are modest - especially for allogeneic MSC therapies. This makes combined coiling and cell therapy a viable alternative to the current standard-of-care from a cost-utility standpoint, and justifies further research and investment in the field.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,009
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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