Economic implications of adding a novel algorithm to optimize cardiac resynchronization therapy: rationale and design of economic analysis for the AdaptResponse trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Although cardiac resynchronization therapy (CRT) has proven beneficial in several randomized trials, a subset of patients have limited clinical improvement. The AdaptivCRT algorithm provides automated selection between synchronized left ventricular or biventricular pacing with optimization of atrioventricular delays. The rationale and design of the economic analysis of the AdaptResponse clinical trial are described. RATIONALE: The costs associated with HF hospitalization are substantial and are compounded by a high rate of readmission. HF hospitalization payments range from $1,001 for Greece to $12,235 for US private insurance. When examining the breakdown of HF-related costs, it is clear that approximately 55% of the hospitalization costs are directly attributable to length of stay. Notably, the mean costs of a CRT patient in need of a HF-related hospitalization are currently estimated to be an average of $10,679. METHODS: The economic analysis of the AdaptResponse trial has two main objectives. The hospital provider objective seeks to test the hypothesis that AdaptivCRT reduces the incidence of all-cause re-admissions after a heart failure admission within 30 days of the index event. A negative binomial regression model will be used to estimate and compare the number of readmissions after an index HF hospitalization. The payer economic objective will assess cost-effectiveness of CRT devices with the AdaptivCRT algorithm relative to traditional CRT programming. This analysis will be conducted from a U.S. payer perspective. A decision analytic model comprised of a 6-month decision tree and a Markov model for long term extrapolation will be used to evaluate lifetime costs and benefits. CONCLUSION: AdaptivCRT may offer improvements over traditional device programming in patient outcomes. How the data from AdaptResponse will be used to demonstrate if these clinical benefits translate into substantial economic gains is herein described.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».