INFluence of Revascularization Attempts on Clinical Outcomes of Mechanical Thrombectomy Patients and its Economic BURDEN
Notice bibliographique
Résumé
Background Emerging evidence suggests that clinical and economic benefits of treatment with mechanical thrombectomy vary by level of reperfusion achieved, and the number of passes required to achieve revascularization. This study aimed to investigate theINFluence of revascularizationAttempts onClinical outcomes of mechanicalThrombectomy and the economicBURDEN (INFACT BURDEN)in Ireland using single center real‐world data from the Irish National Thrombectomy Service database. Methods Primary clinical outcomes were reperfusion (modified thrombolysis in cerebral infarction 2b‐3 or <2b) and functional outcome (90‐day modified Rankin Scale ≤2 or modified Rankin Scale >2) among patients treated with 1–3 passes compared with ≥4 passes. Multivariable generalized linear models examined the association between number of passes with outcomes, with adjustment for covariates that may affect outcomes (eg, age, pre‐procedure modified Rankin Scale, National Institutes of Health Stroke Scale, Alberta Stroke Program Early CT Score, occlusion site, time from symptom onset to groin puncture). A 90‐day decision‐tree and Markov model with a 5‐year time horizon evaluated the cost‐effectiveness of mechanical thrombectomy from the Irish public healthcare payer perspective. Results Eight hundred twenty three patients met the inclusion criteria. Compared with patients in the ≥4 passes group, patients in the 1–3 passes group achieved a significantly higher rate of successful reperfusion (94% versus 78%, odds ratio [OR], 4.7;P<0.001) and a higher rate of functional independence (49% versus 33%, OR, 2.0;P<0.001). Patients in the 1–3 passes group had a shorter time from onset to reperfusion, lower incidence of procedural complications, including distal emboli into non‐involved territory and intra‐procedure rupture, as well as lower 90‐day mortality. The cost‐effectiveness analysis demonstrated that patients successfully revascularized in 1–3 passes had 0.19 additional QALYs and lower costs (€3328; $3800) such that 1–3 passes was dominant compared with ≥4 passes over a 5‐year time horizon. Conclusion This study illustrates that the number of passes has a significant effect on both clinical outcomes and health care costs.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».