Peristomal Skin Complications Are Common, Expensive, and Difficult to Manage: A Population Based Cost Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peristomal skin complications (PSCs) are the most common post-operative complications following creation of a stoma. Living with a stoma is a challenge, not only for the patient and their carers, but also for society as a whole. Due to methodological problems of PSC assessment, the associated health-economic burden of medium to longterm complications has been poorly described. AIM: The aim of the present study was to create a model to estimate treatment costs of PSCs using the standardized assessment Ostomy Skin Tool as a reference. The resultant model was applied to a real-life global data set of stoma patients (n = 3017) to determine the prevalence and financial burden of PSCs. METHODS: Eleven experienced stoma care nurses were interviewed to get a global understanding of a treatment algorithm that formed the basis of the cost analysis. The estimated costs were based on a seven week treatment period. PSC costs were estimated for five underlying diagnostic categories and three levels of severity. The estimated treatment costs of severe cases of PSCs were increased 2-5 fold for the different diagnostic categories of PSCs compared with mild cases. French unit costs were applied to the global data set. RESULTS: The estimated total average cost for a seven week treatment period (including appliances and accessories) was 263€ for those with PSCs (n = 1742) compared to 215€ for those without PSCs (n = 1172). A co-variance analysis showed that leakage level had a significant impact on PSC cost from 'rarely/never' to 'always/often' p<0.00001 and from 'rarely/never' to 'sometimes' p = 0.0115. CONCLUSION: PSCs are common and troublesome and the consequences are substantial, both for the patient and from a health economic viewpoint. PSCs should be diagnosed and treated at an early stage to prevent long term, debilitating and expensive complications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».