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Enregistrement W3157722132 · doi:10.3171/2020.11.jns202892

Cost-effectiveness analysis in patients with an unruptured cerebral aneurysm treated with observation or surgery

2021· article· en· W3157722132 sur OpenAlexaff
Charlotte Dandurand, Lily Zhou, Swetha Prakash, Gary Redekop, Peter Gooderham, Charles S. Haw

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSubarachnoid hemorrhageCohortSurgeryEndovascular treatmentQuality-adjusted life yearCost effectivenessAneurysmEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The main goal of preventive treatment of unruptured intracranial aneurysms (UIAs) is to avoid the morbidity and mortality associated with aneurysmal subarachnoid hemorrhage. A comparison between the conservative approach and the surgical approach combining endovascular treatment and microsurgical clipping is currently lacking. This study aimed to conduct an updated evaluation of cost-effectiveness comparing the two approaches in patients with UIA. METHODS: A decision tree with a Markov model was developed. Quality-adjusted life-years (QALYs) associated with living with UIA before and after treatment were prospectively collected from a cohort of patients with UIA at a tertiary center. Other inputs were obtained from published literature. Using Monte Carlo simulation for patients aged 55, 65, and 75 years, the authors modeled the conservative management in comparison with preventive treatment. Different proportions of endovascular and microsurgical treatment were modeled to reflect existing practice variations between treatment centers. Outcomes were assessed in terms of QALYs. Sensitivity analyses to assess the model's robustness and completed threshold analyses to examine the influence of input parameters were performed. RESULTS: Preventive treatment of UIAs consistently led to higher utility. Models using a higher proportion of endovascular therapy were more cost-effective. Models with older cohorts were less cost-effective than those with younger cohorts. Treatment was cost-effective (willingness to pay < 100,000 USD/QALY) if the annual rupture risk exceeded a threshold between 0.8% and 1.9% in various models based on the proportion of endovascular treatment and cohort age. A higher proportion of endovascular treatments and younger age lowered this threshold, making the treatment of aneurysms with a lower risk of rupture more cost-effective. CONCLUSIONS: Preventive treatment of aneurysms led to higher utility compared with conservative management. Models with a higher proportion of endovascular treatment and younger patient age were most cost-effective.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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