Economic Evaluation of Venovenous Extracorporeal Membrane Oxygenation for Severe Acute Respiratory Distress Syndrome*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Venovenous extracorporeal membrane oxygenation is increasingly being used to support patients with severe acute respiratory distress syndrome, but its cost-effectiveness is unknown. We assessed the cost-utility of venovenous extracorporeal membrane oxygenation for severe acute respiratory distress syndrome in adults compared with standard lung protective ventilation from the perspective of the healthcare system. DESIGN: We conducted a cost-utility analysis with a cohort state transition decision model using a lifetime time horizon, 1.5% discount rate, and outcomes reported as cost per quality-adjusted life year. Literature reviews were conducted to inform the model variables. Deterministic and probabilistic sensitivity analyses were conducted to assess uncertainty in the model. SETTING: Canadian publicly funded healthcare system. PATIENTS: Hypothetical cohort of adults with severe acute respiratory distress syndrome. INTERVENTIONS: Venovenous extracorporeal membrane oxygenation or standard lung protective ventilation. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: In our model, the use of venovenous extracorporeal membrane oxygenation compared with lung protective ventilation resulted in a gain of 5.2 life years and 4.05 quality-adjusted life years, at an additional lifetime cost of $145,697 Canadian dollars. The incremental cost-effectiveness ratio was $36,001/quality-adjusted life year. Sensitivity analyses show that the incremental cost-effectiveness ratio is sensitive to the efficacy of extracorporeal membrane oxygenation therapy and costs. CONCLUSIONS: Based on current data, venovenous extracorporeal membrane oxygenation is cost-effective for patients with severe acute respiratory distress syndrome. Additional evidence on the efficacy of venovenous extracorporeal membrane oxygenation for acute respiratory distress syndrome and in different subgroups of patients will allow for greater certainty in its cost-effectiveness.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».