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Enregistrement W4388600423 · doi:10.1093/eurheartj/ehad655.3029

An economic evaluation of first-line cryoballoon ablation versus antiarrhythmic drug therapy for the treatment of paroxysmal atrial fibrillation from a German healthcare service payer perspective

2023· article· en· W4388600423 sur OpenAlexaff
Andreas Goette, J. Moss, Florian Straube, Jason G. Andrade, Oussama M. Wazni, Gian‐Battista Chierchia, Lukas Schwegmann, Eleni Ismyrloglou, Alicia Sale, Lucy Hillcoat, Stuart Mealing, Tom Bromilow, David A. Lewis, Malte Kuniss

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationCryoablationPulmonary veinRandomized controlled trialParoxysmal atrial fibrillationEmergency medicineDigoxinInternal medicineIntensive care medicineCardiologyAblationHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Three recent randomized controlled trials demonstrated that, in patients with symptomatic paroxysmal atrial fibrillation (PAF), first-line pulmonary vein isolation (PVI) with cryoballoon ablation reduces atrial arrhythmia recurrence when compared to initial antiarrhythmic drug (AAD) therapy. Purpose To evaluate the cost-effectiveness of initial rhythm control therapy from a German healthcare service payer perspective. Methods The cost-effectiveness model (CEM) structure consisted of a hybrid decision tree and Markov model, where the decision tree informed the initial health state allocation in the first cycle of the Markov model and had a one-year time horizon. The Markov model had a 40-year time horizon using a three-month cycle length. Health benefits were expressed in quality-adjusted life years (QALYs). Costs and benefits were discounted at 3.5% p.a. Individual patient-level data from 703 participants with untreated PAF enrolled into Cryo-FIRST (NCT01803438), STOP AF First (NCT03118518) and EARLY-AF (NCT02825979) were used to estimate efficacy, resource use and health-related quality of life parameters. Cost inputs were sourced from diagnosis-related groups and the Institute for the Hospital Remuneration System (InEK). Where parameters could not be derived, inputs were sourced from available published literature or determined through clinical expert opinion. Probabilistic sensitivity analyses were conducted to explore the impact of any assumptions on model outputs. Results In those treated with cryoablation, the three-month rate of AF recurrence was reduced by 46.7% (p<0.001) on average. Similarly, the average monthly rate of receiving an ablation following initial treatment was reduced by 72.8% (p<0.001). Cryoablation was also associated with a 4.3% (p=0.025) increase in health-related quality of life at 12 months, assessed through the standard EQ-5D-3L instrument. There was no difference in the rate of AF resolution in those who failed initial treatment. CEM results are shown in Table 1. Analysis shows that cryoablation is cost-effective, incurring a cost of ∼€1,000 per patient over a lifetime compared to AADs, while offering an increase in QALYs. Cryoablation attains an average ICER of ∼€5,500, with a 94.1% probability of being cost-effective at a willingness-to-pay threshold of €35,000 per QALY gained. Through 5,000 iterations, the probabilistic sensitivity analysis indicates that cryoablation has ∼20% probability of being cost-saving. Individuals are expected to receive a total of ∼1.2 ablations over a lifetime, regardless of initial treatment. Although, those initially treated with cryoablation as opposed to AADs experience a 45% reduction in time spent in AF health states. Conclusion Initial rhythm control with cryoballoon ablation in PAF is a cost-effective treatment option in a German healthcare setting.Table 1:Key results (per patient)

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,000

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 Opus0,434
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,047 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
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