Cost-effectiveness of Outpatient Management for Febrile Neutropenia in Children With Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Inpatient management remains the standard of care for treatment of febrile neutropenia (FN) in children with cancer. Clinical data suggest, however, that outpatient management might be a safe and efficacious alternative for patients with low-risk FN episodes. METHODS: A cost-utility model was created to compare 4 treatment strategies for low-risk FN. The base case considered pediatric cancer patients with low-risk FN. The model used a health care payer's perspective and a time horizon of 1 FN episode. Four treatment strategies were evaluated: (1) entire treatment in hospital with intravenous antibiotics (HospIV); (2) early discharge consisting of 48 hours of inpatient observation with intravenous antibiotics followed by oral outpatient treatment (EarlyDC); (3) entirely outpatient management with intravenous antibiotics (HomeIV); and (4) entirely outpatient management with oral antibiotics (HomePO). Outcome measures were quality-adjusted FN episodes (QAFNEs), costs (Canadian dollars), and incremental cost-effectiveness ratios. Parameter uncertainty was assessed with probabilistic sensitivity analyses. RESULTS: The most cost-effective strategy was HomeIV. It was cost-saving ($2732 vs $2757) and more effective (0.66 vs 0.55 QAFNE) as compared with HomePO. EarlyDC was slightly more effective (0.68 QAFNE) but significantly more expensive ($5579) than HomeIV, which resulted in an unacceptably high incremental cost-effectiveness ratio of more than $130 000 per QAFNE. HospIV was the least cost-effective strategy because it was more expensive ($14 493) and less effective (0.65 QAFNE) than EarlyDC. CONCLUSION: The findings of this decision-analytic model indicate that the substantially higher costs of inpatient management cannot be justified on the basis of safety and efficacy considerations or patient/parent preferences.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».