Costs and Cost‐Effectiveness of Pediatric Inguinal Hernia Repair in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgically treatable diseases contribute approximately 11% of disability-adjusted life years (DALYs) worldwide yet they remain a neglected public health priority in low- and middle-income countries (LMICs). Pediatric inguinal hernia is the most common congenital abnormality in newborns and a major cause of morbidity and mortality yet elective repair remains largely unavailable in LMICs. This study is aimed to determine the costs and cost-effectiveness of pediatric inguinal hernia repair (PIHR) in a low-resource setting. METHODS: Medical costs of consecutive elective PIHRs were recorded prospectively at two centers in Uganda. Decision modeling was used to compare two different treatment scenarios (adoption of PIHR and non-adoption) from a provider perspective. A Markov model was constructed to estimate health outcomes under each scenario. The robustness of the cost-effectiveness results in the base case analysis was tested in one-way and probabilistic sensitivity analysis. The primary outcome of interest was cost per DALY averted by the intervention. RESULTS: Sixty-nine PIHRs were performed in 65 children (mean age 3.6 years). Mean cost per procedure was $86.68 US (95% CI 83.1-90.2 USD) and averted an average of 5.7 DALYs each. Incremental cost-effectiveness ratio was $12.41 per DALY averted. The probability of cost-effectiveness was 95% at a cost-effectiveness threshold of $35 per averted DALY. Results were robust to sensitivity analysis under all considered scenarios. CONCLUSION: Elective PIHR is highly cost-effective for the treatment and prevention of complications of hernia disease even in low-resource settings. PIHR should be prioritized in LMICs alongside other cost-effective interventions.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».