Cost-effectiveness analysis of radiofrequency renal denervation for uncontrolled hypertension in Canada
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Catheter-based radiofrequency renal denervation (RF RDN) is an interventional treatment for uncontrolled hypertension. This analysis explored the therapy's lifetime cost-effectiveness in a Canadian healthcare setting. MATERIALS AND METHODS: A decision-analytic Markov model was used to project health events, costs, and quality-adjusted life years over a lifetime horizon. Seven primary health states were modeled, including hypertension alone, stroke, myocardial infarction (MI), other symptomatic coronary artery disease, heart failure (HF), end-stage renal disease (ESRD), and death. Multivariate risk equations and a meta-regression of hypertension trials informed transition probabilities. Contemporary clinical evidence from the SPYRAL HTN-ON MED trial informed the base case treatment effect (-4.9 mmHg change in office systolic blood pressure (oSBP) observed vs. sham control). Costs were sourced from published literature. A 1.5% discount rate was applied to costs and effects, and the resulting incremental cost-effectiveness ratio (ICER) was evaluated against a willingness-to-pay threshold of $50,000 per QALY gained. Extensive scenario and sensitivity analyses were performed. RESULTS: Over 10 years, RF RDN resulted in relative risk reduction in clinical events (0.80 for stroke, 0.88 for MI, and 0.72 for HF). Under the base case assumptions, RF RDN was found to add 0.51 (15.81 vs. 15.30) QALYs at an incremental cost of $6,031 ($73,971 vs. $67,040) over a lifetime, resulting in an ICER of $11,809 per QALY gained. Cost-effectiveness findings were found robust in sensitivity analyses, with the 95% confidence interval for the ICER based on 10,000 simulations ranging from $4,489 to $22,587 per QALY gained. LIMITATIONS AND CONCLUSION: Model projections suggest RF RDN, under assumed maintained treatment effect, is a cost-effective treatment strategy for uncontrolled hypertension in the Canadian healthcare system based on meaningful reductions in clinical events.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».