Endovascular Thrombectomy with or without Bridging Thrombolysis in Acute Ischemic Stroke: A Cost-Effectiveness Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is unclear added benefit of intravenous thrombolysis (IVT) with endovascular thrombectomy (EVT). We performed a cost-effectiveness analysis to assess the cost-effectiveness of comparing EVT with IVT versus EVT alone. METHODS: We used a decision tree to examine the short-term costs and outcomes at 90 days after the occurrence of index stroke to compare the cost-effectiveness of EVT alone with EVT plus IVT for patients with stroke. 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 estimated total and incremental cost, quality-adjusted life years (QALYs), and incremental cost-effectiveness ratio. RESULTS: The average costs per patient were estimated to be $47,304, $49,510, $59,770, and $76,561 for EVT-only strategy and $55,482, $57,751, $68,314, and $85,611 for EVT with IVT over 90 days, 1 year, 5 years, and 20 years, respectively. The cost saving of EVT-only strategy was driven by the avoided medication costs of IVT (ranging from $8,178 to $9,050). The additional IVT led to a slight decrease in QALY estimate during the 90-day time horizon (loss of 0.002 QALY), but a small gain over 1-year and 5-year time horizons (0.011 and 0.0636 QALY). At a willingness-to-pay threshold of $50,000 per QALY gained, the probabilities of EVT only being cost-effective were 100%, 100%, and 99.3% over 90-day, 1-year, and 5-year time horizons. CONCLUSION: Our cost-effectiveness model suggested that EVT only may be cost-effective for patients with acute ischemic stroke secondary to large vessel occlusion.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».