A systematic review of cost-effectiveness analyses of complex wound interventions reveals optimal treatments for specific wound types
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complex wounds present a substantial economic burden on healthcare systems, costing billions of dollars annually in North America alone. The prevalence of complex wounds is a significant patient and societal healthcare concern and cost-effective wound care management remains unclear. This article summarizes the cost-effectiveness of interventions for complex wound care through a systematic review of the evidence base. METHODS: We searched multiple databases (MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library) for cost-effectiveness studies that examined adults treated for complex wounds. Two reviewers independently screened the literature, abstracted data from full-text articles, and assessed methodological quality using the Drummond 10-item methodological quality tool. Incremental cost-effectiveness ratios were reported, or, if not reported, calculated and converted to United States Dollars for the year 2013. RESULTS: Overall, 59 cost-effectiveness analyses were included; 71% (42 out of 59) of the included studies scored 8 or more points on the Drummond 10-item checklist tool. Based on these, 22 interventions were found to be more effective and less costly (i.e., dominant) compared to the study comparators: 9 for diabetic ulcers, 8 for venous ulcers, 3 for pressure ulcers, 1 for mixed venous and venous/arterial ulcers, and 1 for mixed complex wound types. CONCLUSIONS: Our results can be used by decision-makers in maximizing the deployment of clinically effective and resource efficient wound care interventions. Our analysis also highlights specific treatments that are not cost-effective, thereby indicating areas of resource savings. Please see related article: http://dx.doi.org/10.1186/s12916-015-0288-5.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle