A danish healthcare-focused economic evaluation of first-line cryoballoon ablation versus antiarrhythmic drug therapy for the treatment of paroxysmal atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Three randomised controlled trials (RCTs) have demonstrated that first-line cryoballoon pulmonary vein isolation decreases atrial tachycardia in patients with symptomatic paroxysmal atrial fibrillation (PAF) compared with antiarrhythmic drugs (AADs). The aim of this study was to develop a cost-effectiveness model (CEM) for first-line cryoablation compared with first-line AADs for the treatment of PAF. The model used a Danish healthcare perspective. METHODS: Individual patient-level data from the Cryo-FIRST, STOP AF and EARLY-AF RCTs were used to parameterise the CEM. The model structure consisted of a hybrid decision tree (one-year time horizon) and a Markov model (40-year time horizon, with a three-month cycle length). Health-related quality of life was expressed in quality-adjusted life years (QALYs). Costs and benefits were discounted at 3% per year. Model outcomes were produced using probabilistic sensitivity analysis. RESULTS: First-line cryoablation is dominant, meaning it results in lower costs (-€2,663) and more QALYs (0.18) when compared to first-line AADs. First-line cryoablation also has a 99.96% probability of being cost-effective, at a cost-effectiveness threshold of €23,200 per QALY gained. Regardless of initial treatment, patients were expected to receive ∼ 1.2 ablation procedures over a lifetime horizon. CONCLUSION: First-line cryoablation is both more effective and less costly (i.e. dominant), when compared with AADs for patients with symptomatic PAF in a Danish healthcare system.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».