Economic Evaluation of Transcatheter Aortic Valve Replacement Compared to Surgical Aortic Valve Replacement in Chinese Intermediate-Risk Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Aortic stenosis (AS) is a severe disease that causes heart failure and sudden death. Transcatheter aortic valve replacement (TAVR) and surgical aortic valve replacement (SAVR) are both recommended for patients with intermediate surgical risk, but the cost-effectiveness of TAVR compared to SAVR in China has not been investigated. Methods: A combined decision tree and Markov model were conducted to compare the cost-effectiveness of TAVR versus SAVR with a 5-year simulation. The primary outcome was the incremental cost-effectiveness ratio (ICER), a ratio of incremental costs to incremental quality-adjusted life-year (QALY). One-way sensitive analysis and probabilistic sensitivity analysis (PSA) were conducted to test the robustness of the model. Results: After a simulation of 5 years, the costs of TAVR and SAVR were 54,573 and 35,002 USD, respectively, and the corresponding effectiveness was 2.826 versus 2.712 QALY, respectively. The ICER for the TAVR versus SAVR comparison was 170,056 USD/QALY, which was three times higher than the per capita gross domestic product (GDP) in China. One-way sensitive analysis showed that the cost of the TAVR device impacted the ICER. The TAVR could be cost-effective only in the case where its cost is lowered to 29,766 USD. Conclusion: TAVR is currently not cost-effective in China, but it could be cost-effective with a reduction of costs to 29,766 USD, which is approximately 65% of the current price.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| 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) | 0,004 | 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 ».