O28/275 Cost utility analysis of bridging intravenous thrombolysis with endovascular thrombectomy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Clinical equipoise exists behind bridging intravenous thrombolysis (BT) with endovascular thrombectomy (EVT). Aim of Study To compare the cost-effectiveness of EVT alone vs. BT in acute ischemic stroke (AIS) Methods We conducted a model-based cost-utility analysis comparing the cost-effectiveness of EVT alone vs. BT in AIS. Subsequently, we developed a Markov state transition model to assess the costs and outcomes over 1-year, 5-year, and 20-year time horizons. 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 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 BT, and $47,311, $49,556, $59,625, and $75,898 for EVT only 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 BT. Conclusion Our cost-effectiveness model suggests bridging with thrombolytics may not be cost-effective in AIS secondary to large vessel occlusion. Disclosure of Interest The authors have nothing to disclose.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».