Cost-Effectiveness of Carotid Endarterectomy vs. Carotid Stenting: a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Carotid artery stenting (CAS) and carotid endarterectomy (CEA) are gold-standard treatments of carotid artery stenosis. This study aims to identify the cost-effectiveness of CEA vs CAS. METHODS: Studies were screened through PubMed, MEDLINE, and Embase using PRISMA guidelines, and required ≥ 20 participants who were ≥ 16 years, alongside costs at 1-year postoperatively. The Shapiro-Wilk test, independent sample t-tests, ANOVA, and Spearman's R were used, with costs adjusted to 2024. A random-effects model was used to compare cost-effectiveness. Bias assessment was according to the Cochrane Risk of Bias 2.0 tool and the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: 7 studies were included, with a sample of 6493 participants (3418 M, 3075 F). 2932 and 3511 participants underwent CEA and CAS respectively. CEA reported a significantly longer mean length of procedure (191.92 vs. 77.5 min, p < 0.0001) and length of stay (3.13 vs. 2.60 days, p < 0.0001) vs. CAS. The mean adjusted cost of CEA and CAS were $18156.60 (6466) and $17711.01 (5511) respectively. Studies reported lower risks of stroke (2.12% vs. 3.65%, p < 0.001), higher risks of myocardial infarctions (1.70% vs. 1.42%, p < 0.01), and higher risks of other complications for CEA vs. CAS respectively. The expected 1-year cost of CEA was marginally lower than CAS ($21264.03 vs. $21433.14, p < 0.05). The cost-effectiveness of CEA was marginally better than CAS (ratio = 1.019, 95% CI [1.017, 1.020)]. CONCLUSIONS: CEA provides marginally improved cost-effectiveness over CAS, providing long-term cost benefits to centers with large surgical volumes. However, shorter procedural times and inpatient stays with CAS may improve overall productivity. Cost should hence not be a deciding factor when choosing between CEA and CAS.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».