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Enregistrement W4367018552 · doi:10.1161/svin.03.suppl_1.024

Abstract Number ‐ 24: Endovascular thrombectomy with or without bridging thrombolysis in patients with ischemic stroke: A cost‐utility analysis

2023· article· en· W4367018552 sur OpenAlexaff
Rami Z. Morsi, Yuan Zhang, Meng Zhu, Shitong Xie, Julián Carrión‐Penagos, Harsh Desai, Elie Tannous, Sachin Kothari, Assem M. Khamis, Ammar Tarabichi, Reena Bastin, Layal Hneiny, Sonam Thind, Elisheva Coleman, James R. Brorson, Scott Mendelson, Ali Mansour, Shyam Prabhakaran, Tareq Kass‐Hout

Notice bibliographique

RevueStroke Vascular and Interventional Neurology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrombolysisMedicineQuality-adjusted life yearCost–utility analysisStroke (engine)Emergency medicineBridging (networking)Cost–benefit analysisCost effectivenessInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction There is clinical equipoise behind bridging intravenous thrombolysis (BT) with endovascular thrombectomy (EVT). We performed a cost‐effectiveness analysis comparing EVT and BT versus EVT alone. Methods We conducted a model‐based cost‐utility analysis comparing the cost‐effectiveness of EVT alone vs. EVT and BT for patients with acute ischemic stroke. We used a decision tree to examine the short‐term costs and outcomes at 90 days after the index stroke. Subsequently, we developed a Markov state transition model to assess the costs and outcomes over 1‐year, 5‐year, and 20‐year time horizons. Treatment costs were based on administrative data. Clinical outcome inputs were derived from literature included in our systematic review. We considered the impact of disability and recurrent stroke on mortality risk, health‐related quality of life, and costs. We estimated total and incremental cost, quality‐adjusted life years (QALYs), and incremental cost‐effectiveness ratio (ICER), expressed as an incremental cost per QALY gained of EVT and BT compared with EVT alone.Probabilistic analysis was used to calculate the reference case estimates. Results The average costs per patient were estimated to be $55,503, $57,814, $68,183, and $84,946 for EVT only strategy, and $47,311, $49,556, $59,625, and $75,898 for EVT and BT over 90‐day, 1‐year, 5‐year, and 20‐year, respectively. The cost saving of EVT only strategy was driven by the avoided medication costs of IVT (ranging from $8,193 to $9,048). The additional thrombolytics led to slight decrease in QALY estimate during the 90‐day time horizon (loss of 0.0016 QALY), but a small gain over 1‐year, 5‐year, and 20‐year time horizons (0.0108, 0.0638, and 0.1481 QALY). With similar outcomes and less cost, the EVT only strategy was cost‐effective compared with EVT and BT. Analyses with longer time horizon show lower probabilities of EVT only strategy being cost‐effective. At a fixed willingness to pay threshold of $50,000, the probabilities of EVT only to be cost‐effective were 100%, 100%, 99.0%, and 65.9% over 90‐day, 1‐year, 5‐year, and 20‐year time horizons. At the willingness to pay thresholds of $100,000 per QALY, the probabilities of EVT only strategy being cost‐effective was 22.8% over the 20‐year time horizon. Conclusions Our cost‐effectiveness model suggested that bridging with thrombolytics may not be cost‐effective for patients with acute ischemic stroke secondary to large vessel occlusion.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,012
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,253 · 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
Publié2023
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