Economic evaluation of floseal compared to nasal packing for the management of anterior epistaxis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: To evaluate the cost-effectiveness of Floseal, a topically applied hemostatic agent, and nasal packing for the management of epistaxis in Canada. STUDY DESIGN: Outcomes research, a cost-utility analysis. METHODS: We developed a Markov model to compare the costs and health outcomes of Floseal with nasal packing over a lifetime horizon from the perspective of a publicly funded healthcare system. A cycle length of 1 year was used. Efficacy of Floseal and packing was sought from the published literature. Unit costs were gathered from a hospital case costing system, whereas physician fees were extracted from the Ontario Schedule of Benefits for Physician Services. Results were expressed as an incremental cost per quality-adjusted life year (QALY) gained. A series of one-way sensitivity and probabilistic sensitivity analyses were performed. RESULTS: From the perspective of a publicly funded health are system, the Floseal treatment strategy was associated with higher costs ($2,067) and greater QALYs (0.27) than nasal packing. Our findings were highly sensitive to discount rates, the cost of Floseal, and the cost of nasal packing. The probabilistic sensitivity analysis suggested that the probability that Floseal treatment is cost-effective reached 99% if the willingness-to-pay threshold was greater than $120,000 per QALY gained. CONCLUSIONS: Prior studies have demonstrated Floseal to be an effective treatment for anterior epistaxis. In the Canadian healthcare system, Floseal treatment appears to be a cost-effective treatment option compared to nasal packing for anterior epistaxis. LEVEL OF EVIDENCE: 2c Laryngoscope, 1778-1782, 2018.
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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 | 0,009 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».