Evaluation of direct medical costs of hospitalization for febrile neutropenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Treatment of febrile neutropenia (FN) is costly, because it typically involves hospitalization. As cancer rates continue to increase, the number of patients suffering from FN will also increase, making it important to quantify the costs of treating this condition accurately and comprehensively. METHODS: A consecutive sample of patients admitted to an inpatient hematology/oncology ward at a tertiary care hospital for the treatment of chemotherapy-induced FN was enrolled in this study. Patients were followed prospectively during hospitalization, and information on medical resource utilization including length of stay, medications, and laboratory and diagnostic tests was collected. Costs, extracted from hospital and provincial databases, were used to calculate the overall cost per FN episode, from the hospital perspective. RESULTS: Fifty-one episodes of FN that occurred in 46 patients were included in the study. Approximately 52% of these episodes occurred in women, and 65% of these episodes occurred in patients with hematologic malignancies. The mean +/- standard deviation age of patients was 60.3 +/- 13.4 years. The mean length of stay per episode was 6.8 +/- 4.9 days. The mean overall cost per episode was 6324 +/- 4783 in 2007 Canadian dollars. CONCLUSIONS: Hospitalization for the treatment of FN is expensive. The results of this study could be used in future economic evaluations of preventive measures and treatments for FN, including primary prophylactic administration of hematopoietic growth factors and outpatient treatment of this condition.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».