Cost-Effectiveness of Mineralocorticoid Receptor Antagonists in Ischemic and Nonischemic Heart Failure With Reduced Ejection Fraction: Perspective From a Universal Healthcare System
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Mineralocorticoid receptor antagonists (MRAs) are cornerstones in the management of heart failure (HF) with reduced ejection fraction (HFrEF). New MRAs with improved safety profile, such as finerenone and eplerenone, were recently introduced. However, because of typical budget restrictions in middle-income countries, evaluating their cost-effectiveness is essential for optimizing treatment strategies. METHODS: We used a Bayesian network and Markov influence diagrams to estimate the incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) in international dollars (Int$) per quality-adjusted life-year (QALY). Our model was fed by a systematic review and a network meta-analysis to compare MRAs effectiveness and used data from a cohort of 1066 Brazilian individuals with HFrEF (36% with ischemic and 64% with nonischemic disease). RESULTS: Over a 10-year time horizon, the treatment with spironolactone, eplerenone, and finerenone compared with no MRA utilization yielded discounted QALY per person of 0.072, 0.111, and 0.034, respectively. The ICERs were Int$7955, Int$6460, and Int$109 840 per QALY gained, respectively. Compared with spironolactone, eplerenone showed an ICER of Int$6178 per QALY gained. Assuming a willingness-to-pay threshold of 1 Brazilian per capita gross domestic product (Int$17 589) per QALY gained, the probabilistic sensitivity analyses suggest that spironolactone and eplerenone were cost-effective, respectively, in 87% and 92% of iterations. The 95% CIs were Int$2282 to Int$13 149 for spironolactone and Int$1795 to Int$12 351 for eplerenone per QALY gained. These findings were consistent across several scenarios including ischemic/nonischemic HF. CONCLUSIONS: Eplerenone is likely the most cost-effective MRA in Brazil considering individuals with both ischemic and nonischemic HFrEF.
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 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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».