Public Health and Cost Benefits of Successful Reperfusion After Thrombectomy for Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose- The benefit that endovascular thrombectomy offers to patients with stroke with large vessel occlusions depends strongly on reperfusion grade as defined by the expanded Thrombolysis in Cerebral Infarction (eTICI) scale. Our aim was to determine the lifetime health and cost consequences of the quality of reperfusion for patients, healthcare systems, and society. Methods- A Markov model estimated lifetime quality-adjusted life years (QALY) and lifetime costs of endovascular thrombectomy-treated patients with stroke based on eTICI grades. The analysis was performed over a lifetime horizon in a United States setting, adopting healthcare and societal perspectives. The reference case analysis was conducted for stroke at 65 years of age. National health and cost consequences of improved eTICI 2c/3 reperfusion rates were estimated. Input parameters were based on best available evidence. Results- Lifetime QALYs increased for every grade of improved reperfusion (median QALYs for eTICI 0/1: 2.62; eTICI 2a: 3.46; eTICI 2b: 5.42; eTICI 2c: 5.99; eTICI 3: 6.73). Achieving eTICI 3 over eTICI 2b reperfusion resulted on average in 1.31 incremental QALYs as well as healthcare and societal cost savings of $10 327 and $20 224 per patient. A 10% increase in the eTICI 2c/3 reperfusion rate of all annually endovascular thrombectomy-treated patients with stroke in the United States is estimated to yield additional 3656 QALYs and save $21.0 million and $36.8 million for the healthcare system and society, respectively. Conclusions- Improved reperfusion grants patients with stroke additional QALYs and leads to long-term cost savings. Procedural strategies to achieve complete reperfusion should be assessed for safety and feasibility, even when initial reperfusion seems to be adequate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».