Kosten-Effektivität der Schlaganfall-Thrombektomie im erweiterten Zeitfenster
Bibliographic record
Abstract
Zielsetzung: Zwei randomisierte Studien zur endovaskulären Thrombektomie (EVT) bei Schlaganfallpatienten mit proximalen Gefäßverschlüssen im erweiterten Zeitfenster über 6 Stunden seit Symptombeginn zeigten kürzlich einen klinischen Benefit gegenüber dem medikamentösen Management (MM). Ziel unserer Studie ist die Bestimmung der Kosten-Effektivität der EVT und des MM in diesem Kontext. Material und Methoden: Ein Entscheidungsmodell basierend auf Markov-Simulationen wurde genutzt um die lebenslangen Kosten und Nutzen (in quality-adjusted life years [QALY]) der EVT und des MM abzuschätzen. Die Analyse wurde im Kontext der USA durchgeführt und nutzte Inputparameter aus der bestverfügbaren Evidenz in der Literatur (u.a. die DAWN und DEFUSE 3 Studien). Probabilistische Sensitivitätsanalysen (PSA) mit 10.000 Monte Carlo Simulationen wurden genutzt um die Unschärfe der Ergebnisse abzubilden. Inkrementelle Kosten (IC), inkrementelle Effektivität (IE) und inkrementelle Kosten-Effektivitäts-Ratios (ICER) wurden bestimmt. Die Willingness-To-Pay (WTP) Grenzen wurden bei $50.000, $100.000 und $150.000 pro QALY getestet. Ergebnisse: Die Base-Case Analyse identifizierte die EVT als die optimale Behandlungsstrategie basierend auf der DAWN Studie (IC: -$51,561; IE: +1.90 QALYs; ICER: EVT ist dominant) als auch der DEFUSE 3 Studie (IC: -$6,905; IE: +1.63 QALYs; ICER: EVT ist dominant). In der PSA war die EVT die bevorzugte Behandlungsstrategie mit einer Akzeptanz von 100% bei allen üblich verwendeten WTP Grenzen basierend auf DAWN oder DEFUSE 3. DAWN-basierte Simulationen ergaben 99.9% dominante/kostensparende Iterationen, DEFUSE 3-basierte Simulationen ergaben 66.1% dominante/kostensparende Iterationen. Schlussfolgerungen: Der Einsatz der EVT führt langfristig zu einem erheblichen QALY-Gewinn von 1.9 QALYs. Dabei ist die EVT nicht nur eine kosten-effektive, sondern sogar eine langfristig kosteneinsparende Behandlungsstrategie des ischämischen Schlaganfalls im erweiterten Zeitfenster.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".