MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2970115505 · doi:10.1001/jamacardio.2019.2851

Cost-effectiveness of Low-density Lipoprotein Cholesterol Level–Guided Statin Treatment in Patients With Borderline Cardiovascular Risk

2019· article· en· W2970115505 sur OpenAlexaff
Ciaran Kohli‐Lynch, Brandon K. Bellows, George Thanassoulis, Yiyi Zhang, Mark J. Pletcher, Eric Vittinghoff, Michael Pencina, Dhruv S. Kazi, Allan D. Sniderman, Andrew E. Moran

Notice bibliographique

RevueJAMA Cardiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineStatinInternal medicineCohortNational Health and Nutrition Examination SurveyCohort studyEmergency medicinePhysical therapyEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: American College of Cardiology/American Heart Association cholesterol guidelines prioritize primary prevention statin therapy based on 10-year absolute risk (AR10) of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). However, given the same AR10, patients with higher levels of low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) experience greater absolute risk reduction from statin therapy. Objectives: To estimate the cost-effectiveness of expanding preventive statin treatment eligibility from standard care to patients at borderline risk (AR10, 5.0%-7.4%) for ASCVD and with high levels of LDL-C and to estimate cost-effectiveness of statin treatment across ranges of age, sex, AR10, and LDL-C levels. Design, Setting, and Participants: This study evaluated 100 simulated cohorts, each including 1 million ASCVD-free survey respondents (50% men and 50% women) aged 40 years at baseline. Cohorts were created by probabilistic sampling of the 1999-2014 US National Health and Nutrition Examination Surveys from the perspective of the US health care sector. The CVD Policy Model microsimulation version projected lifetime health and cost outcomes. Probability of first-ever coronary heart disease or stroke event was estimated by analysis of 6 pooled US cohort studies and recalibrated to match contemporary event rates. Other model variables were derived from national surveys, meta-analyses, and published literature. Data were analyzed from May 15, 2018, through June 10, 2019. Exposures: Four statin treatment strategies were compared: (1) treat all patients with AR10 of at least 7.5%, diabetes, or LDL-C of at least 190 mg/dL (standard care); (2) add treatment for borderline risk and LDL-C levels of 160 to 189 mg/dL; (3) add treatment for borderline risk and LDL-C levels of 130 to 159 mg/dL; and (4) add treatment for remainder of patients with AR10 of at least 5.0%. Statin treatment was also compared with no statin treatment in age, sex, AR10, and LDL-C strata. Main Outcomes and Measures: Lifetime quality-adjusted life-years (QALYs) and costs (2019 US dollars) were projected and discounted 3.0% annually. The primary outcome was the incremental cost-effectiveness ratio. Results: In these 100 simulated cohorts, each with 1 million patients aged 40 years at baseline (50% women and 50% men), adding preventive statins to individuals with borderline AR10 and LDL-C levels of 160 to 189 mg/dL would be cost-saving; further treating borderline AR10 and LDL-C levels of 130 to 159 mg/dL would also be cost-saving; and treating all individuals with AR10 of at least 5.0% would be highly cost-effective ($33 558/QALY) and would prevent the most ASCVD events. Within age, AR10, and sex categories, individuals with higher baseline LDL-C levels gained more QALYs from statin therapy. Cost-effectiveness increased with LDL-C level and AR10. Conclusions and Relevance: In this study, lifetime statin treatment of patients in a hypothetical cohort with borderline ASCVD risk and LDL-C levels of 160 to 189 mg/dL was found to be cost-saving. Results suggest that treating all patients at borderline risk regardless of LDL-C level would likely be highly cost-effective.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations47
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAMA CardiologyMême sujetLipoproteins and Cardiovascular HealthTravaux en français237 207