MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3087741430 · doi:10.1136/bmjopen-2019-036517

Lifetime quality of life and cost consequences of delays in endovascular treatment for acute ischaemic stroke: a cost-effectiveness analysis from a Singapore healthcare perspective

2020· article· en· W3087741430 sur OpenAlexaff
Weiyi Ni, Wolfgang G. Kunz, Mayank Goyal, Yu Li Ng, Kelvin Bryan Tan, Deidre Anne De Silva

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMedtronic
Mots-clésMedicineQuality-adjusted life yearStroke (engine)Modified Rankin ScaleQuality of life (healthcare)Psychological interventionHealth careCost effectivenessHealth economicsEmergency medicinePublic healthIschemic strokeInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Endovascular therapy (EVT) significantly improves clinical outcomes in patients with acute ischaemic stroke (AIS), while the time of EVT initiation after stroke onset influences both patient clinical outcomes and healthcare costs. This study determined the impact of EVT treatment delay on cost effectiveness of EVT in the Singapore healthcare setting. DESIGN: A short-term decision tree and long-term Markov health state transition model was constructed. For each time window of symptom onset to EVT, the probability of receiving EVT or non-EVT treatment was varied, thereby varying clinical outcomes (modified Rankin Scale scores), short-term costs and long-term modelled (lifetime) costs; all of which were used in calculating an incremental cost-effectiveness ratio of EVT vs non-EVT treatment. Clinical outcomes and cost data were derived from clinical trials, literature, expert opinion, electronic medical records and community-based surveys from Singapore. Deterministic one-way and probabilistic sensitivity analyses were performed to assess the uncertainty of the model. The willingness to pay for per quality-adjusted life-year (QALY) was set to Singapore $50 000 (US$36 500). SETTING: Singapore healthcare perspective. PARTICIPANTS: The model included patients with AIS in Singapore. INTERVENTIONS: EVT performed within 6 hours of stroke onset. OUTCOME MEASURES: The model estimated incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) and net monetary benefits (NMB) for EVT versus non-EVT treatment, varied by time from symptom onset to time of treatment. RESULTS: EVT performed between 61 min and 120 min after the stroke onset was most cost-effective time window to perform EVT in the Singapore population, with an ICER of Singapore $7197 per QALY (US$5254) for performing EVT at 61-120 min versus 121-180 min. The resulting incremental NMB associated with receipt of EVT at the earlier time point is Singapore $39 827 (US$29 074) per patient at the willingness-to-pay threshold of Singapore $50 000. Each hour delay in EVT resulted in an average loss of 0.54 QALYs and 195.35 healthy days, with an average net monetary loss of Singapore $26 255 (US$19 166). CONCLUSIONS: From the Singapore healthcare perspective, although EVT is more expensive than alternative treatments in the short term, the lifetime ICER is below the willingness-to-pay threshold. Thus, healthcare policies and procedures should aim to improve efficiency of pre-hospital and in-hospital workflow processes to reduce the onset-to-puncture duration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,006
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ Open→Même sujetAcute Ischemic Stroke Management→Travaux en français237 207→