A probabilistic cost-effectiveness analysis of enoxaparin versus unfractionated heparin for the prophylaxis of deep-vein thrombosis following major trauma.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the absence of major contraindications, treatment guidelines recommend that, following a major traumatic event, all patients receive low molecular weight heparin (e.g. enoxaparin) as thromboprophylaxis for the prevention of deep vein thrombosis (DVT). OBJECTIVE: To estimate the incremental cost-effectiveness of enoxaparin versus low dose unfractionated heparin (UH) for the prophylaxis of DVT following major trauma. METHODS: Using probabilistic decision-analytic modeling, we estimated the incremental cost-effectiveness of enoxaparin versus unfractionated heparin for the prophylaxis of DVT following moderate to severe trauma (injury severity score > or = 9) over a life-time time horizon from the perspective of the health care payer. Cost effectiveness was calculated based on both the incremental cost (ïC) per DVT averted and the ïC per life year gained (LYG). RESULTS: The incremental cost of enoxaparin relative to UH was C$90, and the incremental effectiveness was 0.085 DVTs averted and -0.13 LYG. This resulted in an incremental cost-effectiveness ratio of C$1,059 per DVT averted, and the conclusion that UH is the dominant strategy in terms of LYG. In addition to the probabilistic analysis, one-way and two-way sensitivity analysis revealed that the model was most sensitive to variation in the discount rate (3-7%), but that UH remained the dominant strategy in terms of life years independent of the parameter estimates. CONCLUSIONS: Although enoxaparin appears to be a cost-effective alternative when considering the intermediate endpoint of DVTs averted, it may be dominated by UH in terms of LYG due to the higher incidence of major bleeds in patients receiving enoxaparin versus UH.
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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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».