The feasibility of mechanical thrombectomy versus medical management for acute stroke with a large ischemic territory
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mechanical thrombectomy (MT) for acute ischemic stroke is generally avoided when the expected infarction is large (defined as an Alberta Stroke Program Early CT Score of <6). OBJECTIVE: To perform a meta-analysis of recent trials comparing MT with best medical management (BMM) for treatment of acute ischemic stroke with large infarction territory, and then to determine the cost-effectiveness associated with those treatments. METHODS: A meta-analysis of the RESCUE-Japan, SELECT2, and ANGEL-ASPECT trials was conducted using R Studio. Statistical analysis employed the weighted average normal method for calculating mean differences from medians in continuous variables and the risk ratio for categorical variables. TreeAge software was used to construct a cost-effectiveness analysis model comparing MT with BMM in the treatment of ischemic stroke with large infarction territory. RESULTS: The meta-analysis showed significantly better functional outcomes, with higher rates of patients achieving a modified Rankin Scale score of 0-3 at 90 days with MT as compared with BMM. In the base-case analysis using a lifetime horizon, MT led to a greater gain in quality-adjusted life-years (QALYs) of 3.46 at a lower cost of US$339 202 in comparison with BMM, which led to the gain of 2.41 QALYs at a cost of US$361 896. The incremental cost-effectiveness ratio was US$-21 660, indicating that MT was the dominant treatment at a willingness-to-pay of US$70 000. CONCLUSIONS: This study shows that, besides having a better functional outcome at 90-days' follow-up, MT was more cost-effective than BMM, when accounting for healthcare cost associated with treatment outcome.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».