Economic Outcomes With Precision Diagnostic Testing Versus Usual Testing in Stable Chest Pain: Results From the PRECISE Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The PRECISE (Prospective Randomized Trial of the Optimal Evaluation of Cardiac Symptoms and Revascularization) demonstrated that a precision diagnostic strategy reduced the primary composite of death, nonfatal myocardial infarction, or catheterization without obstructive coronary artery disease by 65% in patients with nonacute chest pain compared with usual testing. Medical cost was a prespecified secondary end point. METHODS: PRECISE randomized 2103 patients between December 2018 and May 2021 to usual testing or a precision strategy that used deferred testing for the lowest risk patients (20%) and coronary computed tomographic angiography with selective computed tomography–derived fractional flow reserve for the remainder. Resource use consumption data were collected from all study participants and hospital cost data from US participants (n=1125) to estimate total medical costs. The primary and secondary economic outcomes were total costs at 12 months and at 45 days, respectively, from the US health care system perspective. The mean cost differences between the 2 strategies were reported by intention-to-treat. RESULTS: At 45 days, total costs were similar between the precision strategy and usual testing (mean difference, $182 [95% CI, −$555 to $661]). By 12 months, percutaneous coronary intervention and coronary artery bypass surgery had been performed in 7.2% and 2.0% of precision strategy patients and 3.5% and 1.7% of usual testing patients, respectively. At 1 year, precision strategy costs were $5299 versus $4821 for usual testing (mean difference, $478 [95% CI, −$889 to $1437]; P =0.43). Precision care decreased mean per-patient diagnostic cost by 27% and increased mean per-patient revascularization costs by 67%. CONCLUSIONS: In the PRECISE trial, the precision strategy, a risk-based approach endorsed by current clinical practice guidelines, improved the clinical efficiency of testing and had similar costs to usual testing at 45 days and a nonsignificant $478 cost difference at 1 year. REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT03702244.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».