A Model of the Costs of Community and Nosocomial Pediatric Respiratory Syncytial Virus Infections in Canadian Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately one in 10 hospitalized patients will acquire a nosocomial infection (NI) after admission to hospital, of which 71% are due to respiratory viruses, including the respiratory syncytial virus (RSV). NIs are concerning and lead to prolonged hospitalizations. The economics of NIs are typically described in generalized terms and specific cost data are lacking. OBJECTIVE: To develop an evidence-based model for predicting the risk and cost of nosocomial RSV infection in pediatric settings. METHODS: A model was developed, from a Canadian perspective, to capture all costs related to an RSV infection hospitalization, including the risk and cost of an NI, diagnostic testing and infection control. All data inputs were derived from published literature. Deterministic sensitivity analyses were performed to evaluate the uncertainty associated with the estimates and to explore the impact of changes to key variables. A probabilistic sensitivity analysis was performed to estimate a confidence interval for the overall cost estimate. RESULTS: The estimated cost of nosocomial RSV infection adds approximately 30.5% to the hospitalization costs for the treatment of community-acquired severe RSV infection. The net benefits of the prevention activities were estimated to be equivalent to 9% of the total RSV-related costs. Changes in the estimated hospital infection transmission rates did not have a significant impact on the base-case estimate. CONCLUSIONS: The risk and cost of nosocomial RSV infection contributes to the overall burden of RSV. The present model, which was developed to estimate this burden, can be adapted to other countries with different disease epidemiology, costs and hospital infection transmission rates.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».