Financial Incentives for Transcatheter Aortic Valve Implantation in Ontario, Canada: A Cost‐Utility Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Transcatheter aortic valve implantation (TAVI) is a minimally invasive therapy for patients with severe aortic stenosis, which has become standard of care. The objective of this study was to determine the maximum cost-effective investment in TAVI care that should be made at a health system level to meet quality indicator goals. Methods and Results We performed a cost-utility analysis using probabilistic patient-level simulation of TAVI care from the Ontario, Canada, Ministry of Health perspective. Costs and health utilities were accrued over a 2-year time horizon. We created 4 hypothetical strategies that represented TAVI care meeting ≥1 quality indicator targets, (1) reduced wait times, (2) reduced hospital length of stay, (3) reduced pacemaker use, and (4) combined strategy, and compared these with current TAVI care. Per-person costs, quality-adjusted life years, and clinical outcomes were estimated by the model. Using these, incremental net monetary benefits were calculated for each strategy at different cost-effectiveness thresholds between $0 and $100 000 per quality-adjusted life year. Clinical improvements over the current practice were estimated with all comparator strategies. In Ontario, achieving quality indicator benchmarks could avoid ≈26 wait-list deaths and 200 wait-list hospitalizations annually. Compared with current TAVI care, the incremental net monetary benefit for this strategy varied from $10 765 (±$8721) and $17 221 (±$8977). This would translate to an annual investment of between ≈$14 to ≈$22 million by the Ontario Ministry of Health to incentivize these performance measures being cost-effective. Conclusions This study has quantified the modest annual investment required and substantial clinical benefit of meeting improvement goals in TAVI care.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».