Cost‐Effectiveness of Cilostazol Added to Aspirin or Clopidogrel for Secondary Prevention After Noncardioembolic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background The objective of the study was to assess the cost-effectiveness of cilostazol (a selective phosphodiesterase 3 inhibitor) added to aspirin or clopidogrel for secondary stroke prevention in patients with noncardioembolic stroke. Methods and Results A Markov model decision tree was used to examine lifetime costs and quality-adjusted life years (QALYs) of patients with noncardioembolic stroke treated with either aspirin or clopidogrel or with additional cilostazol 100 mg twice daily. Cohorts were followed until all patients died from competing risks or ischemic or hemorrhagic stroke. Probabilistic sensitivity analysis using Monte Carlo simulation was used to model 10 000 cohorts of 10 000 patients. The addition of cilostazol to aspirin or clopidogrel is strongly cost saving. In all 10 000 simulations, the cilostazol strategy resulted in lower health care costs compared with aspirin or clopidogrel alone (mean $13 488 cost savings per patient; SD, $8087) and resulted in higher QALYs (mean, 0.585 more QALYs per patient lifetime; SD, 0.290). This result remained robust across a variety of sensitivity analyses, varying cost inputs, and treatment effects. At a willingness-to-pay threshold of $50 000/QALY, average net monetary benefit from the addition of cilostazol was $42 743 per patient over their lifetime. Conclusions Based on the best available data, the addition of cilostazol to aspirin or clopidogrel for secondary prevention following noncardioembolic stroke results in significantly reduced health care costs and a gain in lifetime QALYs.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 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 ».