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Enregistrement W2394582053

[Assessment of tigecycline use economic impact in first-line therapy for complicated intra-abdominal infections in an Intensive Care Unit].

2010· article· en· W2394582053 sur OpenAlexaff
F Ancona

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensPricewaterhouseCoopers (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTigecyclineMedicineIntensive care unitIntensive care medicineHealth careEmergency medicineMedical emergencyAntibiotics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to determine the economic impact on hospital budget expenditure for two different prescribing practices: use of tigecycline in second or first-line therapy (when appropriate). This empirical study was carried out at the Intensive Care Unit (ICU) (Chief, Dr. Alberto Costantini), Ospedali Riuniti, Ancona. Cost determination was based on health care processes as revealed by field survey at the ICU. Mapping of the health care processes was neither derived from official protocols nor from an ex-post analysis of medical records but rather directly from descriptions of the processes as referred by the ICU physicians and health care staff, and then summarized in flow charts and approved by the ICU chief. The assumption was that tigecycline, because of its broader spectrum of action, would more probably clear infections when used in the first course of antibiotic therapy. Notwithstanding this advantage, tigecycline has a higher daily dose cost than first-line antibiotics. This study compared the higher costs incurred by the use of tigecycline as a first-line antibiotic versus potential savings obtained with such use, also in view of the prevention of possible treatment failures and the additional cost of administering a second course of antibiotic therapy, wherein the result would depend on the number of preventable treatment failures. The analysis concludes with a discussion and graphic illustrations comparing the differential probable treatment success which would render the two treatment alternatives economically indifferent.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
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Résumé présentoui

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