The clinical and economic impact of extended battery longevity of a substernal extravascular implantable cardioverter defibrillator
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The extravascular implantable cardioverter defibrillator (EV ICD) has extended projected battery longevity compared to the subcutaneous implantable cardioverter defibrillator (S-ICD). This study used modeling to characterize the need for generator changes, long-term complications, and overall costs for both the EV ICD and S-ICD in healthcare systems of various countries. METHODS: Battery longevity data were modeled using a Markov model from averages reported in device labeling for the S-ICD and with engineering estimates based on real life usage from EV ICD Pivotal Study patient data to introduce variability. Clinical demographic data were derived from published literature. The primary outcomes were defined as the number of generator replacement surgeries, complications, and total healthcare system costs due to battery depletion over the expected lifetime of patients receiving EV ICD or S-ICD therapy. RESULTS: Average modeled battery longevity was determined to be 7.3 years for the S-ICD versus 11.8 years for the EV ICD. The probability of a complication after a replacement procedure was 1.4%, with an operative mortality rate of 0.02%. The use of EV ICD was associated with 1.4-1.6 fewer replacements on average over an expected patient lifetime as compared to S-ICD and a 24.3%-26.0% reduction in cost. A one-way sensitivity analysis of the model for the US healthcare system found that use of an EV ICD resulted in a reduction in replacement surgeries of greater than 1 (1.1-1.6) along with five-figure cost savings in all scenarios ($18 602-$40 948). CONCLUSION: The longer projected battery life of the EV ICD has the potential to meaningfully reduce long-term morbidity and healthcare resources related to generator changes from the perspective of multiple diverse healthcare systems.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».