Cost‐Effectiveness of Endovascular Thrombectomy in Patients with Large Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Whereas highly cost-effective and cost-saving for patients with small infarcts, whether endovascular thrombectomy (EVT) remains cost-effective in patients with extensive ischemic injury is uncertain. METHODS: We conducted a model-based cost-effectiveness analysis from the United States, Australian, and Spanish societal perspectives, using a 7-state Markov model, with each state defined by the modified Rankin Scale (mRS) score. Initial probabilities at 3 months were derived from the SELECT2 trial. All other model inputs, including transition probabilities, health care and non-health care costs, and utility weights, were sourced from published literature and government websites. Our analysis included extensive sensitivity and subgroup analyses. RESULTS: EVT in patients with large ischemic stroke improved health outcomes and was associated with lower costs from a societal viewpoint. EVT was cost-effective with a mean between-group difference of 1.24 quality-adjusted life years (QALYs), and a cost-saving of $23,409 in the United States, $10,691 in Australia, and $30,036 in Spain, in addition to uncosted benefits in productivity for patients and carers. Subgroup analyses were directionally consistent with the overall population, notably with preserved cost-effectiveness in older patients (≥ 70 years) and those with more severe strokes (National Institutes of Health Stroke Scale [NIHSS] ≥ 20). Sensitivity analyses were largely consistent with the base-case results. INTERPRETATION: EVT demonstrated cost-effectiveness in patients with large core across different settings in the United States, Australia, and Spain, including older patients and those with more severe strokes. These results further support adaptation of systems of care to accommodate the expansion of thrombectomy eligibility to patients with large cores and maximize EVT benefits. ANN NEUROL 2025;97:222-231.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».