Quality of life and cost consequence of delays in endovascular treatment for acute ischemic stroke in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although endovascular therapy (EVT) improves clinical outcomes in patients with acute ischemic stroke, the time of EVT initiation significantly influences clinical outcomes and healthcare costs. This study evaluated the impact of EVT treatment delay on cost-effectiveness in China. METHODS: A model combining a short-term decision tree and long-term Markov health state transition matrix 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 and healthcare costs. Clinical outcomes and cost data were derived from clinical trials and literature. Incremental cost-effectiveness ratio and incremental net monetary benefits were simulated. Deterministic and probabilistic sensitivity analyses were performed to assess the robustness of the model. The willingness-to-pay threshold per quality-adjusted life-year (QALY) was set to ¥71,000 ($10,281). RESULTS: EVT performed between 61 and 120 min after the stroke onset was most cost-effective comparing to other time windows to perform EVT among AIS patients in China, with an ICER of ¥16,409/QALY ($2376) for performing EVT at 61-120 min versus the time window of 301-360 min. Each hour delay in EVT resulted in an average loss of 0.45 QALYs and 165.02 healthy days, with an average net monetary loss of ¥15,105 ($2187). CONCLUSIONS: Earlier treatment of acute ischemic stroke patients with EVT in China increases lifetime QALYs and the economic value of care without any net increase in lifetime costs. Thus, healthcare policies should aim to improve efficiency of pre-hospital and in-hospital workflow processes to reduce the onset-to-puncture duration in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».