Abstract 174: Public Health Potential of Improved Reperfusion in Thrombectomy for Stroke Based on HERMES Collaboration Data
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The benefit that endovascular thrombectomy (EVT) offers to stroke patients with large vessel occlusions depends strongly on reperfusion grade as defined by the mTICI (modified Thrombolysis in Cerebral Infarction) scale. Our aim was to estimate the public health potential of improved reperfusion. Methods: A Markov model estimated lifetime quality-adjusted life years (QALY) of EVT-treated patients and associated costs based on mTICI grades. The analysis was performed from a United States healthcare perspective. Input parameters were based on best available evidence, including patient data from the HERMES collaboration. The lead analysis was conducted for stroke onset at 65 years. Overall lifetime costs and the net monetary benefit (NMB), which combines weighted QALYs and costs into one composite outcome, were analyzed. A willingness-to-pay threshold of $100,000 per QALY was used for NMB calculations. Results: Lifetime QALYs and the NMB per patient increased for every grade of improved mTICI reperfusion (Fig 1). The final mTICI 2C/3 rate across all trials in the HERMES collaboration was 31%, yielding on average 5.09 QALYs at lifetime costs of $230,799, resulting in a positive NMB of $278,336. Every 10% increase in the final mTICI 2C/3 rate would yield 0.16 incremental QALYs and $16,878 incremental NMB for the average patient. For a national 10% improvement of the mTICI 2C/3 rate of all EVT-treated patients in the United States, we estimated 3,645 additional QALYs and an incremental NMB of $385 million per year. Conclusions: The public health and economic impact of the grade of reperfusion is significant, warranting further improvement of devices and procedural techniques.
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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 | 0,029 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».