FP762REGULAR SCREENING VERSUS NO FURTHER SCREENING FOR ASYMPTOMATIC CORONARY ARTERY DISEASE IN WAITLISTED KIDNEY TRANSPLANT CANDIDATES: A MODELLED COST-EFFECTIVENESS ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Clinical practice guidelines recommend regular screening for asymptomatic coronary artery disease (CAD) in waitlisted kidney transplant candidates due to the high prevalence of cardiovascular disease in patients with end-stage kidney disease. However, the efficacy and cost-effectiveness of this practice have never been evaluated. A Canadian-Australasian randomised controlled trial of screening kidney transplant candidates for coronary artery disease (CARSK), ACTRN126160007364488 is being conducted to answer this question. METHODS: We constructed a pre-trial Markov microsimulation model to estimate the costs and health outcomes associated with regular screening compared with no further screening after waitlist entry. We also examined influential variables within the model to inform data collection during the definitive trial. We performed a literature review to obtain clinical, utility (preference-based quality-of-life) and cost inputs for our model. RESULTS: For a cohort of patients aged between 18 and 69, the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of no further screening was $11,122 gained per quality-adjusted life year (QALY) when compared with regular screening over a lifetime horizon. No further screening increased survival by an additional 0.49 life-years or 0.35 QALYs over regular screening. Influential variables included the prevalence of CAD and the cost of transplantation in the first year. Probabilistic sensitivity analysis combining individual variability and parameter uncertainty showed that 99% of the iterations were cost-effective below the commonly quoted willingness-to-pay threshold of $50,000 per QALY gained. CONCLUSIONS: Thus, no further screening for CAD after transplant waitlisting is likely to be cost-effective and may increase survival. Uncertainty around the ICER will be further reduced from detailed information on healthcare resource utilisation collected within the CARSK trial, especially costs incurred during the first year of transplantation.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».