Fibrillation auriculaire et insuffisance cardiaque : une analyse de coût comparant la stratégie de contrôle de la fréquence à celle du contrôle du rythme
Bibliographic record
Abstract
Contexte : La fibrillation auriculaire est commune chez les insuffisants cardiaques. L’efficacité des stratégies de contrôle de la fréquence et du rythme s’équivalent. Nous avons comparé l’impact économique des deux stratégies de traitement chez les patients avec fibrillation auriculaire et insuffisance cardiaque. Méthode : Dans cette sous-étude de l’essai Atrial Fibrillation and Congestive Heart Failure, la consommation de soins de santé des patients Québécois ainsi que leurs coûts ont été quantifiés grâce aux banques de données de la Régie de l’assurance-maladie du Québec et de l’Ontario Case Costing Initiative. Résultats : Trois cent quatre patients ont été inclus, âgés de 68±9 ans, fraction d’éjection de 26±6%. Les caractéristiques de base étaient bien réparties entre le contrôle du rythme (N=149) et de la fréquence (N=155). Les patients soumis au contrôle de la fréquence ont eu moins de procédures cardiovasculaires (146 versus 238, P<0.001) en raison du plus faible nombre de cardioversions et de moindres coûts reliés aux antiarythmiques (48 $±203 versus 1319 $±1058 par patient, P<0.001). Ces différences ont été compensées par un surplus de dépenses dues aux hospitalisations non-cardiovasculaires, aux dispositifs cardiaques implantables et aux médicaments non-cardiovasculaires dans le groupe du contrôle de la fréquence. Au total, les coûts par patient avec les stratégies du contrôle de la fréquence et du rythme s’élèvent à 78 767 $±79 568 et 72 764 $±72 800 (P=0.49). Interprétation : Chez les patients avec fibrillation auriculaire et insuffisance cardiaque, le contrôle de la fréquence est associé avec moins de procédures cardiovasculaires et une pharmacothérapie cardiovasculaire moins coûteuse. Toutefois, les coûts associés aux arythmies représentent moins de la moitié des dépenses de santé et le total des coûts s’équilibre entre les 2 stratégies.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".