COST ANALYSIS OF INTRA PROCEDURAL RAPID ON SITE EVALUATION OF CYTOPATHOLOGY WITH ENDOBRONCHIAL ULTRASOUND
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rapid on site evaluation (ROSE) allows immediate processing and interpretation of the aspirate in the procedural suite. It improves diagnostic yield and lowers patient care costs. There are limited data on its cost-effectiveness with endobronchial ultrasound (EBUS). METHODS: We developed an economic model with two arms, no ROSE (our current practice) and simulated ROSE. To simulate ROSE, a cytopathologist retrospectively identified the first diagnostic slide in each case. Using a decision analytic modeling technique under a hospital diagnostic unit perspective, the benefits of simulated ROSE were estimated as cost-savings. The model input was estimated from actual data, consulting experts, and the literature. The benefits were estimated as cost savings per patient and for the province of Alberta per year. Due to differences in the procedure, sarcoidosis and cancer patients were analyzed separately. The costs are shown in 2012 Canadian dollars, CAD. RESULTS: In our model without ROSE, the procedure cost/patient was CAD 646.00(USD 523.32) for cancer and CAD 1,170.00 (USD 947.73) for sarcoidosis. With simulated ROSE cost savings of CAD 63.00(37.00 to 89.00) [USD 51.04(29.97 to 72.10)], CAD 544.00(490.00 to 598.00) [USD 440.65(397.05 to 484.44)] for cancer and sarcoidosis, respectively. Extrapolating this to provincial data, our model estimates that EBUS with ROSE would lead to savings of CAD 50,000.00(30,000 to 71,000) [USD 40,501.24 (24,300.75 to 57,531.34)] for cancer and CAD 109,000.00 (87,000 to 130,000) [USD 88,337.07 (70,546.45 to 105,313.04) for sarcoidosis. CONCLUSION: The use of ROSE with EBUS is cost saving. The projected savings were CAD 50,000.00 (USD 40,501.24) and CAD 109,000.00(USD 88,337.07) in cancer and sarcoidosis, respectively, for the province of Alberta, Canada.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».