Inhaled nitric oxide in term/late preterm neonates with hypoxic respiratory failure: estimating the financial impact of earlier use
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We reported recently that early use of inhaled nitric oxide therapy (iNO) for term and late preterm infants with hypoxic respiratory failure (HRF) at an oxygenation index (OI) of ≥15 and <20 is associated with earlier discharge from the hospital, relative to babies treated at OI ≥25. The objective of the present analysis is to determine whether earlier use of iNO in this cohort leads to lower cost of medical care. METHODS: We used a decision-analytic model, which was developed to compare hospital resource use and costs associated with early versus standard use of iNO in HRF. The model population included infants with moderate HRF caused by primary pulmonary hypertension with an OI ≥15 and <20. A hypothetical case population of 1000 patients was assumed and probabilistic sensitivity analyses were completed where all the clinical inputs into the model were varied. Two deterministic sensitivity analyses were also completed, one surrounding the hospital cost inputs and another surrounding the cost of iNO. RESULTS: Early iNO was associated with fewer hospital days, fewer days of ventilation and fewer hours on extracorporeal membrane oxygenation (ECMO). In probabilistic sensitivity analyses, total costs per patient were $88,518 ± $7574 and $92,581 ± $9664 for early iNO and standard iNO, respectively. The probability of early iNO being cost-effective was approximately 72%, based on a willingness to pay $100,000 or less to prevent ECMO therapy and/or death. In both deterministic sensitivity analyses, early iNO was cost-saving. CONCLUSION: Our analysis shows that early use of iNO at an OI of ≥15 and <20 may be associated with shorter hospitalizations and a decreased cost of care for term/late preterm infants with HRF associated with pulmonary hypertension. Our results are based on clinical data from a single trial; future research using data from real-world practice is warranted.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».