Decision analysis in aerospace medicine: costs and benefits of a hyperbaric facility in space.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Assembly and maintenance of the International Space Station (ISS) requires an unprecedented number of spacewalks, which expose astronauts to the risk of decompression sickness (DCS). We illustrate the use of decision analysis to compare a hyperbaric oxygen (HBO) chamber to currently available therapy for DCS treatment on the ISS. METHODS: A decision-analytic model that simulates events over the lifespan of the ISS was constructed. Inputs to the model for probabilities, costs, and measures of morbidity and mortality were derived from a variety of sources, including a systematic literature review and an iterative consultation process with personnel at the Canadian Space Agency and the National Aeronautics and Space Administration (NASA). The decision model was analyzed using the methods of Monte-Carlo simulation and expected value calculation. Main outcome measures included the present value of costs and quality adjusted life years (QALYs), and the cumulative probability of mission-related events over the life cycle of the ISS. Sensitivity analysis was performed. RESULTS: The HBO chamber strategy is associated with a mean cost of -12.5 million dollarsw (a net cost saving of 12.5 million dollars) with a 95% CI (-112.8 million dollars, 51.3 million dollars). An HBO chamber reduces the likelihood of a premature shuttle return and a premature Soyuz return by 8% and 3%, respectively. The result is sensitive to the lifespan of the ISS. CONCLUSIONS: At a 50 million dollars cost, an HBO chamber is likely, though not certain, to result in cost savings. Decision analysis is a useful tool for use in priority setting in aerospace medicine.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».