Cost-Effectiveness of Colchicine for Recurrent Cardiovascular Events
Notice bibliographique
Résumé
Background: Colchicine is an anti-inflammatory therapy with a low associated cost that has been shown in 2 large studies to reduce cardiovascular (CV) events, but its use is associated with side effects. The main objective for this analysis is to determine whether colchicine therapy is cost-effective for the prevention of recurrent CV events in patients who have suffered a myocardial infarction (MI). Methods: A decision model was developed to estimate the healthcare costs in Canadian dollars and the clinical outcomes among patients who have suffered an MI and are treated with colchicine. Probabilistic Markov modelling was used in combination with Monte Carlo simulation to derive expected lifetime costs and quality-adjusted life-years, which permitted the calculation of incremental cost-effectiveness ratios. Models were derived for both short-term (20 months) and long-term (lifelong) colchicine use in this population. Results: Long-term colchicine use was dominant over standard of care, with lower average lifetime costs per patient (CAD$91,552.80 vs $97,085.84) and a higher average number of quality-adjusted life-years per patient (19.92 vs 19.80). Short-term colchicine use also dominated over standard of care. Results were consistent over a range of scenario analyses. Conclusions: Based on 2 large randomized controlled trials, treatment of patients post-MI with colchicine appears cost-effective, compared to the standard of care at the current price. Based on these studies and currently accepted willingness-to-pay thresholds in Canada, healthcare payers could consider funding long-term colchicine therapy for CV secondary prevention while we await results from ongoing trials.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».