Abstract 4142200: An Economic Evaluation of Non-HDL-Cholesterol and Apolipoprotein B as Treatment Targets for Lipid-Lowering Therapy in Primary Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Apolipoprotein B (ApoB) is a better marker of residual risk for cardiovascular disease in patients treated with lipid-lowering therapy (LLT) than low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) and non-high-density lipoprotein cholesterol (non-HDL-C). However, it is unclear if treating to an apoB target is more cost-effective than treating to an LDL-C or non-HDL-C target. Methods: We used the CVD Policy Model, a validated computer simulation model, to estimate the clinical and economic outcomes associated with atherogenic lipid targets for LLT in a cohort of statin-eligible and ASCVD-free U.S. adults. We considered non-HDL-C, and apoB targets for intensification of LLT. Treatments considered were intermediate-intensity statin therapy, high-intensity statin therapy, and ezetimibe, intensified in that order. Upon entering the model, all individuals commenced statin therapy. Under ‘usual care,’ patients with LDL-C ≥100 mg/dL after three months of treatment were escalated to higher-intensity treatment. Under non-HDL-C and apoB testing strategies, LLT was escalated if patients had non-HDL-C ≥119 mg/dL and apoB ≥78.7 mg/dL, respectively, based on percentile equivalence to the LDL-C target. The primary outcomes for our study were healthcare costs (2023 U.S. dollars) and quality-adjusted life years (QALYs). Secondary outcomes were CVD events prevented and life years gained. A lifetime horizon was adopted with a health sector perspective. Future costs and QALYs were discounted at 3% annually. Results: In a sex-balanced simulated cohort of 500,000 individuals, both non-HDL-C and apoB testing produced more QALYs and fewer costs than usual care (LDL-C target). Intensification based on apoB, produced 1,416 more QALYs than non-HDL-C-guided intensification, saving around $29,300,000 over the lifecourse of the simulated cohort. Compared to non-HDL-C testing, apoB testing would lead to 1,233 fewer CVD events and 3,800 more life years. Health gains were greater for men, though apoB screening was cost-saving (i.e., higher QALYs, lower cost) when compared to LDL-C and non-HDL-C testing for men and women. Conclusion: Making LLT intensification decisions based on apoB instead of LDL-C or non-HDL-C would save costs while improving population health.
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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 | 0,021 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».