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Enregistrement W4312156223 · doi:10.1017/s0266462322000691

OP10 Outcomes Of Expanded Access To Transcatheter Aortic Valve Implantation In Ontario: A Model-Based Analysis

2022· article· en· W4312156223 sur OpenAlexaboutno aff
Rafael N. Miranda, John Peel, David Naimark, Harindra C. Wijeysundera

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChristian ministryGuidelineStenosisReferralEmergency medicineCardiologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Transcatheter aortic valve implantation (TAVI) is a minimally invasive therapy for patients with severe aortic stenosis. In Ontario, increases in capacity have not matched the rapidly growing demand for TAVI. As a result, wait-times for TAVI in Ontario exceed guideline targets, and waitlist morbidity is consequently considerable. The objective of this study was to evaluate the clinical implications of expanded TAVI capacity. Methods We performed a decision analysis using an open, parallel, resource-constrained microsimulation from the Ontario Ministry of Health perspective. Simulated patients entered the model during a five-year period, and stayed in the model until death or end of time horizon. Referral numbers increased annually according to historical trends. The additional capacity required to meet wait-time benchmarks in five years was identified by a sensitivity analysis. Clinical outcomes were estimated for three strategies: (i) current practice with annual capacity increases; (ii) accelerated capacity increases achieving benchmarks after five years; and (iii) no increase in capacity. Outcomes included pre-procedural mortality and hospitalization, and the proportion of TAVIs performed urgently. Results Over the five years, we estimated that TAVI referrals would increase from 1,980/year to 3,268/year. To achieve wait-time benchmarks during this period, TAVI rates must be increased by approximately 6.3 percent annually, for a total of 12,220 procedures performed over the 5 years. Compared to current TAVI capacity increase, an accelerated increase in capacity achieving wait-time benchmarks led to a reduction of 29.36 percent in pre-procedural deaths, as well as 26.38 percent in pre-procedural hospitalizations and 30.31 percent in nonelective TAVIs. Conclusions Increases in TAVI capacity in Ontario must be accelerated to meet wait-time benchmarks in five years. Expansion of TAVI care in Ontario would be associated with considerable reductions in mortality and hospitalizations. Without intervention, both wait-times and adverse outcomes on the waitlist are expected to continue increasing. Prioritization strategies to mitigate the adverse effects of long wait-times must be used until wait-time targets are achieved.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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