Cost-effectiveness of targeted thrombolytic therapy for stroke patients using multi-modal CT compared to usual practice
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The use of multimodal computed tomography imaging (MMCT) in routine clinical assessment of stroke patients improves the identification of patients with large regions of salvageable brain tissue, lower risk for haemorrhagic transformation, or a large vessel occlusion requiring endovascular therapy. AIM: To evaluate the cost-effectiveness of using MMCT compared to usual practice for determining eligibility for reperfusion therapy with alteplase using real world data from the International Stroke Perfusion Imaging Registry (INSPIRE). METHODS: We performed a cost-utility analysis. Mean costs and quality-adjusted life years (QALYs) per patient for two alternative screening protocols were calculated. Protocol 1 represented usual practice, while Protocol 2 reflected treatment targeting using multimodal imaging. Cost-effectiveness was assessed using the net-benefit framework. RESULTS: Protocol 1 had a total mean per patient cost of $2,013 USD and 0.148 QALYs. Protocol 2 had a total mean per patient cost of $1,519 USD and 0.153 QALYs. For a range of willingness-to-pay values, representing implicit thresholds of cost-effectiveness, the lower bound of the incremental net monetary benefit statistic was consistently greater than zero, indicating that MMCT is cost- effective compared to usual practice. The results were most sensitive to variation in the mean number of alteplase vials administered. CONCLUSION: In a healthcare setting where multimodal imaging technologies are available and reimbursed, their use in screening patients presenting with acute stroke to determine eligibility for alteplase treatment is cost-effective given a range of willingness-to-pay thresholds and warrants consideration as an alternative to routine practice.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».