OP49 An Alternative Cost-Effectiveness Model For Health Technology Delivery
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The cost-effectiveness of endovascular therapy (EVT) compared to tissue plasminogen activator (tPA) alone for acute ischemic stroke (AIS) has been established in the literature. However, decision-makers still face challenges of how to best deliver EVT in a timely manner to maximize patient outcomes while minimizing the burden to the healthcare system, given that AIS has time-dependent treatment outcomes. The objective of this presentation is to report an optimization approach for improving health system value and outcomes for patients with AIS who are eligible for EVT in Alberta. Methods: An economic model was developed to compare combinations of “mothership” (transport directly to a comprehensive stroke center [CSC] to receive tPA and EVT) and “drip-and-ship” (transport to a primary stroke centre to receive tPA, followed by transport to a CSC to receive EVT) methods across Alberta. The model considered geographical variation and searched for the best delivery methods through a pairwise comparison of all possible strategies. The controlled variables including in the model were population densities, disease epidemiology, time/distance to hospitals, available medical services, treatment eligibility and efficacy, and costs. Patient outcomes were measured by functional independence. The model defined optimal strategies by identifying the transport methods that produced the highest probability of improved health outcomes at the lowest cost. Results: The analysis produced an optimization map showing optimal strategies for EVT delivery. The lifetime cost (standard deviation [SD]) per patient and likelihood (SD) of good outcomes was CAD 291,769 (CAD 11,576) [USD 226,207 (USD 8,975)] and 41.82 percent (0.013) when considering optimal clinical outcomes, and CAD 287,725 (CAD 4,141) [USD 223,097 (USD 3,211)] and 41.67 percent (0.016) when considering optimal economic efficiency. Conclusions: Our model reduces the gap that exists between health technology implementation and cost-effectiveness analysis; namely, neither fully addresses relative efficiency driven by geographical variation, which may misrepresent system value in local settings. Implementation strategies generated in our model capture full values in terms of patient outcomes and costs.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
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.
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 ».