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 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 | 0,015 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».