Cost-effectiveness of High-Intensity Interval Training (HIIT) vs Moderate Intensity Steady-State (MISS) Training in UK Cardiac Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To perform a cost-effectiveness analysis of high-intensity interval training (HIIT) compared with moderate intensity steady-state (MISS) training in people with coronary artery disease (CAD) attending cardiac rehabilitation (CR). DESIGN: Secondary cost-effectiveness analysis of a prospective, assessor-blind, parallel group, multi-center RCT. SETTING: Six outpatient National Health Service cardiac rehabilitation centers in England and Wales, UK. PARTICIPANTS: 382 participants with CAD (N=382). INTERVENTIONS: Participants were randomized to twice-weekly usual care (n=195) or HIIT (n=187) for 8 weeks. Usual care was moderate intensity continuous exercise (60%-80% maximum capacity, MISS), while HIIT consisted of 10 × 1-minute intervals of vigorous exercise (>85% maximum capacity) interspersed with 1-minute periods of recovery. MAIN OUTCOME MEASURES: We conducted a cost-effectiveness analysis of the HIIT or MISS UK trial. Health related quality of life was measured with the EQ-5D-5L to estimate quality-adjusted life years (QALYs). Costs were estimated with health service resource use and intervention delivery costs. Cost-utility analysis measured the incremental cost-effectiveness ratio (ICER). Bootstrapping assessed the probability of HIIT being cost-effective according to the UK National Institute for Health and Care Excellence (NICE) threshold value (£20,000 per QALY). Missing data were imputed. Uncertainty was estimated using probabilistic sensitivity analysis. Assumptions were tested using univariate/1-way sensitivity analysis. RESULTS: 124 (HIIT, n=59; MISS, n=65) participants completed questionnaires at baseline, 8 weeks, and 12 months. Mean combined health care use and delivery cost was £676 per participant for HIIT, and £653 for MISS. QALY changes were 0.003 and -0.013, respectively. For complete cases, the ICER was £1448 per QALY for HIIT compared with MISS. At a willingness-to-pay threshold of £20,000 per QALY, the probability of HIIT being cost-effective was 96% (95% CI, 0.90 to 0.95). CONCLUSION: For people with CAD attending CR, HIIT was cost-effective compared with MISS. These findings are important to policy makers, commissioners, and service providers across the health care sector.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».