Cost Analysis of Noninvasive Helmet Ventilation Compared with Use of Noninvasive Face Mask in ARDS
Notice bibliographique
Résumé
Intensive care unit (ICU) costs have doubled since 2000, totalling 108 billion dollars per year. Acute respiratory distress syndrome (ARDS) has a prevalence of 10.4% and a 28-day mortality of 34.8%. Noninvasive ventilation (NIV) is used in up to 30% of cases. A recent randomized controlled trial by Patel et al. (2016) showed lower intubation rates and 90-day mortality when comparing helmet to face mask NIV in ARDS. The population in the Patel et al. trial was used for cost analysis in this study. Projections of cost savings showed a decrease in ICU costs by $2527 and hospital costs by $3103 per patient, along with a 43.3% absolute reduction in intubation rates. Sensitivity analysis showed consistent cost reductions. Projected annual cost savings, assuming the current prevalence of ARDS, were $237538 in ICU costs and $291682 in hospital costs. At a national level, using yearly incidence of ARDS cases in American ICUs, this represents $449 million in savings. Helmet NIV, compared to face mask NIV, in nonintubated patients with ARDS, reduces ICU and hospital direct-variable costs along with intubation rates, LOS, and mortality. A large-scale cost-effectiveness analysis is needed to validate the findings.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».