Cost-effectiveness of low-dose colchicine after myocardial infarction in the Colchicine Cardiovascular Outcomes Trial (COLCOT)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: In the randomized, placebo-controlled Colchicine Cardiovascular Outcomes Trial (COLCOT) of 4745 patients enrolled within 30 days after myocardial infarction (MI), low-dose colchicine (0.5 mg once daily) reduced the incidence of the primary composite endpoint of cardiovascular death, resuscitated cardiac arrest, MI, stroke, or urgent hospitalization for angina leading to coronary revascularization. To assess the in-trial period and lifetime cost-effectiveness of low-dose colchicine therapy compared to placebo in post-MI patients on standard-of-care therapy. METHODS AND RESULTS: A multistate Markov model was developed incorporating the primary efficacy and safety results from COLCOT, as well as healthcare costs and utilities from the Canadian healthcare system perspective. All components of the primary outcome, non-cardiovascular deaths, and pneumonia were included as health states in the model as both primary and recurrent events. In the main analysis, a deterministic approach was used to estimate the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) for the trial period (24 months) and lifetime (20 years). Over the in-trial period, the addition of colchicine to post-MI standard-of-care treatment decreased the mean overall per-patient costs by 47%, from $502 to $265 Canadian dollar (CAD), and increased the quality-adjusted life years (QALYs) from 1.30 to 1.34. The lifetime per-patient costs were further reduced (69%) and QALYs increased with colchicine therapy (from 8.82 to 11.68). As a result, both in-trial and lifetime ICERs indicated colchicine therapy was a dominant strategy. CONCLUSION: Cost-effectiveness analyses indicate that the addition of colchicine to standard-of-care therapy after MI is economically dominant and therefore generates cost savings.
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.
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle