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Enregistrement W3124931748 · doi:10.1136/neurintsurg-2020-017017

Quantified health and cost effects of faster endovascular treatment for large vessel ischemic stroke patients in the Netherlands

2021· article· en· W3124931748 sur OpenAlexaff
Henk van Voorst, Wolfgang G. Kunz, Lucie A. van den Berg, Manon Kappelhof, Mayank Goyal, M. G. Myriam Hunink, Bart J. Emmer, Maxim J.H.L. Mulder, Diederik W.J. Dippel, Jonathan M. Coutinho, Henk A. Marquering, Hieronymus D. Boogaarts, Aad van der Lugt, Wim H. van Zwam, Yvo B.W.E.M. Roos, Erik Buskens, Marcel G. W. Dijkgraaf, Charles B.L.M. Majoie

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroInterventional Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesRadboud Universitair Medisch CentrumUniversitair Medisch Centrum GroningenUniversiteit LeidenLeids Universitair Medisch CentrumMaastricht Universitair Medisch CentrumCARIM School for Cardiovascular Diseases, Universiteit MaastrichtHartstichtingUniversiteit MaastrichtMedisch Spectrum TwenteRadboud UniversiteitUniversiteit van AmsterdamAmsterdam University Medical Centers
Mots-clésMedicineStroke (engine)Quality-adjusted life yearModified Rankin ScalePopulationEmergency medicineEndovascular treatmentIschemic strokeSurgeryCost effectivenessInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The effectiveness of endovascular treatment (EVT) for large vessel occlusion (LVO) stroke severely depends on time to treatment. However, it remains unclear what the value of faster treatment is in the years after index stroke. The aim of this study was to quantify the value of faster EVT in terms of health and healthcare costs for the Dutch LVO stroke population. METHODS: A Markov model was used to simulate 5-year follow-up functional outcome, measured with the modified Rankin Scale (mRS), of 69-year-old LVO patients. Post-treatment mRS was extracted from the MR CLEAN Registry (n=2892): costs per unit of time and Quality-Adjusted Life Years (QALYs) per mRS sub-score were retrieved from follow-up data of the MR CLEAN trial (n=500). Net Monetary Benefit (NMB) at a willingness to pay of €80 000 per QALY was reported as primary outcome, and secondary outcome measures were days of disability-free life gained and costs. RESULTS: EVT administered 1 min faster resulted in a median NMB of €309 (IQR: 226;389), 1.3 days of additional disability-free life (IQR: 1.0;1.6), while cumulative costs remained largely unchanged (median: -€15, IQR: -65;33) over a 5-year follow-up period. As costs over the follow-up period remained stable while QALYs decreased with longer time to treatment, which this results in a near-linear decrease of NMB. Since patients with faster EVT lived longer, they incurred more healthcare costs. CONCLUSION: One-minute faster EVT increases QALYs while cumulative costs remain largely unaffected. Therefore, faster EVT provides better value of care at no extra healthcare costs.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,266 · 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'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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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