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Enregistrement W4377983911 · doi:10.1093/europace/euad122.688

An economic evaluation of first-line cryoballoon ablation versus antiarrhythmic drug therapy for the treatment of paroxysmal atrial fibrillation from an English NHS perspective

2023· article· en· W4377983911 sur OpenAlexaff
Jason G. Andrade, J. Moss, Derick Todd, Malte Kuniss, Oussama M. Wazni, Gian‐Battista Chierchia, Stuart Mealing, Alicia Sale, Eleni Ismyrloglou, Michael J. Souter, Tom Bromilow, David A. Lewis, John Paisey

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationPulmonary veinCryoablationRandomized controlled trialCost effectivenessQuality of life (healthcare)Quality-adjusted life yearCost-effectiveness analysisIntensive care medicineAblationInternal medicineEmergency medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: Other. Main funding source(s): This cost-effectiveness study was funded by Medtronic Background The UK National Institute of Care Excellence (NICE) recommend the use of pulmonary vein isolation (PVI) to treat paroxysmal atrial fibrillation (PAF) in those who have not responded to drug treatment. Recently, three randomized controlled trials have demonstrated that as an initial rhythm control strategy, PVI with cryoballoon ablation, reduces atrial arrhythmia recurrence compared to antiarrhythmic drug (AAD) therapy in patients with symptomatic PAF. Purpose To evaluate the cost-effectiveness of first-line cryoablation versus first-line optimized AADs in an English National Health Service (NHS) setting. Methods Individual patient-level data from 703 participants with untreated PAF recruited into Cryo-FIRST, STOP AF First and EARLY-AF were used to derive equations to predict the following outcomes: rates of ablation, AF recurrence and resolution, AF-related hospital attendance, and health-related quality of life (HRQoL) utilities. Where parameters could not be sourced from the trial data, inputs were taken from the published literature or derived using clinical expert opinion. The cost-effectiveness model (CEM) was a hybrid of a decision tree with a one-year time horizon and a Markov model (three-month cycle length) with a lifetime time horizon and was developed from the perspective of the English NHS. Health benefits were expressed in quality-adjusted life years (QALYs), and all benefits and costs were discounted at 3.5% per year in line with NICE requirements. Uncertainty in the CEM inputs was explored using probabilistic sensitivity analysis. The results include an initial 12-week blanking period for all studies. Results The three-monthly rate of AF recurrence was reduced on average by 46.7% (p<0.001) in those treated with cryoablation. Similarly, the monthly rate of receiving an ablation following initial treatment was reduced by 72.8% (p<0.001) in the cryoablation arm. Furthermore, the average cryoablation patient was associated with a 4.3% (p=0.025) increase in their HRQoL. While the likelihood of failure was greater in the AAD group, in those who failed initial treatment, there was no difference in the rate of AF symptom resolution. The CEM indicates that cryoablation is more effective (+0.17 QALYs) and more costly (+£1,414) over a lifetime compared to optimized AADs. Cryoablation resulted in an Incremental Cost-Effectiveness Ratio of £8,435 with a 78.5% probability of being cost-effective at a willingness-to-pay threshold of £20,000 per QALY gained. Individuals in both treatment arms were predicted to receive ~1.2 ablations over a lifetime regardless of initial treatment. However, there was a 45% relative reduction in the amount of time spent in symptomatic AF states for those initially treated with cryoablation. Conclusions AF rhythm control in drug naïve patients with cryoballoon ablation is cost-effective compared to optimized AADs in an English NHS setting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,294
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,155 · 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 tête enseignante, 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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