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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».