An economic evaluation of first-line cryoballoon ablation vs antiarrhythmic drug therapy for the treatment of paroxysmal atrial fibrillation from a U.S. Medicare perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background: Three recent randomized controlled trials have demonstrated that, as an initial rhythm control strategy, first-line cryoballoon ablation (cryoablation) reduces atrial arrhythmia recurrence compared with antiarrhythmic drugs (AADs) in patients with symptomatic paroxysmal atrial fibrillation (PAF). Objective: The study sought to evaluate the cost-effectiveness of first-line cryoablation compared with first-line AADs for treating symptomatic PAF from a U.S. Medicare payer perspective. Methods: Individual patient-level data from 703 participants with PAF enrolled into the Cryo-FIRST (NCT01803438), STOP AF First (NCT03118518), and EARLY-AF (NCT02825979) trials were used to derive parameters for the cost-effectiveness model. The cost-effectiveness model used a hybrid decision tree and Markov structure. The decision tree had a 1-year time horizon and was used to inform the initial health state allocation in the first cycle of the Markov model. The Markov model used a 40-year time horizon (3-month cycle length). Health benefits were expressed in quality-adjusted life years (QALYs). Costs and benefits were discounted at 3% per year. Results: Cryoablation was estimated to yield higher QALYs (+0.17) and higher costs (+$4274) per patient over a 40-year time horizon than AADs. Ultimately, this produced an average incremental cost-effectiveness ratio of $24,637 per QALY gained. Independent of initial treatment, individuals were expected to receive ∼1.2 ablations over a lifetime. There was a 45% relative reduction in time spent in atrial fibrillation health states for those initially treated with cryoablation compared with AADs. Conclusion: Initial rhythm control with first-line cryoballoon ablation is highly cost-effective compared with first-line AADs from a U.S. Medicare payer perspective.
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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 ».