Lp(a) testing for the primary prevention of cardiovascular disease in high-income countries: a cost-effectiveness analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Cost-effectiveness of Lipoprotein(a) [Lp(a)] testing is not established. We aimed to evaluate the cost-effectiveness of Lp(a) testing in the cardiovascular disease (CVD) primary prevention population from healthcare and societal perspectives. METHODS: We constructed and validated a multi-state microsimulation Markov model for a population of 10,000 individuals aged between 40 and 69 years without CVD, selected randomly from the UK Biobank. The model evaluated Lp(a) testing in individuals not initially classified as high-risk based on age, diabetes status, or the SCORE-2 algorithm. Those with an Lp(a) level ≥105 nmol/L (50 mg/dL) were treated as high risk (initiation of a statin plus blood pressure lowering). The Lp(a) testing intervention was compared to standard of care. The primary analyses were conducted from the Australian and UK healthcare perspectives in 2023AUD/GBP. A cost adaptation method estimated cost-effectiveness in multiple European countries, Canada, and the USA. RESULTS: Among 10,000 individuals, 1,807 had their treatment modified from Lp(a) testing. This led to 217 and 255 quality-adjusted life years gained in Australia and the UK, respectively, with corresponding incremental cost-effectiveness ratios of 12,134 (cost-effective) and -3,491 (cost-saving). From a societal perspective, Lp(a) testing saved $85 and £263 per person in Australia and the UK, respectively. Lp(a) testing was cost-saving among all countries tested in the cost adaptation analysis. CONCLUSIONS: Lp(a) testing in the primary prevention population to reclassify CVD risk and treatment is cost-saving and warranted to prevent CVD.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».