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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».