A Cost‐effectiveness Analysis of Propofol versus Midazolam for Procedural Sedation in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the incremental cost-effectiveness of using propofol versus midazolam for procedural sedation (PS) in adults in the emergency department (ED). METHODS: The authors conducted a cost-effectiveness analysis from the perspective of the health care provider. The primary outcome was the incremental cost (or savings) to achieve one additional successful sedation with propofol compared to midazolam. A decision model was developed in which the clinical effectiveness and cost of a PS strategy using either agent was estimated. The authors derived estimates of clinical effectiveness and risk of adverse events (AEs) from a systematic review. The cost of each clinical outcome was determined by incorporating the baseline cost of the ED visit, the cost of the drug, the cost of labor of physicians and nurses, the cost and probability of an AE, and the cost and probability of a PS failure. A standard meta-analytic technique was used to calculate the weighted mean difference in recovery times and obtain mean drug doses from patient-level data from a randomized controlled trial. Probabilistic sensitivity analyses were conducted to examine the uncertainty around the estimated incremental cost-effectiveness ratio using Monte Carlo simulation. RESULTS: Choosing a sedation strategy with propofol resulted in average savings of $17.33 (95% confidence interval [CI] = $24.13 to $10.44) per sedation performed. This resulted in an incremental cost-effectiveness ratio of -$597.03 (95% credibility interval -$6,434.03 to $6,113.57) indicating savings of $597.03 per additional successful sedation performed with propofol. This result was driven by shorter recovery times and was robust to all sensitivity analyses performed. CONCLUSIONS: These results indicate that using propofol for PS in the ED is a cost-saving strategy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».