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Enregistrement W2973322962 · doi:10.1071/ah19061

National cost savings from an ambulatory program for low-risk febrile neutropenia patients in Australia

2019· article· en· W2973322962 sur OpenAlexaff
Michelle Tew, Daniel Förster, Benjamin W. Teh, Kim Dalziel

Notice bibliographique

RevueAustralian Health Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésMedicineAmbulatoryCohortConfidence intervalEmergency medicineAmbulatory careHealth economicsFebrile neutropeniaCohort studyHealth careIntensive care medicineNeutropeniaPublic healthSurgeryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective The management of low-risk febrile neutropenia (FN) patients through ambulatory programs has demonstrated comparative safety and effectiveness to in-patient strategies. However, there is limited evidence of benefits of changing practice, particularly on a national scale. The aim of this study was to estimate costs and benefits of the program over a 10-year time horizon. Methods A comparative cost analysis from a health system perspective was performed, comparing costs and length of stay (LOS) of patients enrolled in an ambulatory program to a historical cohort who did not receive the program. Generalised linear models were used for analysis and bootstrapped to account for uncertainty. National data of identified FN admissions were used to inform future projections, with varying proportions of low-risk patients and eligibility for the ambulatory program. Results The overall LOS for patients in ambulatory cohort was 1.9 days shorter (95% confidence interval (CI) 1.0-2.8 days), a 50% reduction in in-patient bed-days. Although patients in the ambulatory cohort incurred additional costs due to care received outside hospital (mean (± s.d.) A$828.03 ± 124.30), the mean total cost incurred remained substantially lower than that of the historical cohort (A$2979 lower; 95% CI A$772-5391). On a national scale, this could translate into A$62.7 million in costs averted and 41347 bed-days saved over 10 years if the low-risk prediction rate and eligibility for ambulatory programs remained at currently observed rates. Conclusions The wider implementation of a safe and effective ambulatory program to manage low-risk FN patients can result in significant return-on-investment for the healthcare system by eliminating avoidable costs due to unnecessary lengthy hospital admissions. What is known about the topic? There is strong evidence demonstrating out-patient treatment of low-risk FN patients to be an effective and cost-effective strategy compared with continued in-patient hospitalisation. What does this paper add? This study demonstrates the sustainability of the ambulatory program in ensuring cost benefits and in-patient beds through real-life implementation data. It also provides evidence of the substantial cost and bed-days potentially averted when the cost savings and difference in LOS are estimated on a national scale over a 10-year time horizon. What are the implications for practitioners? The management of low-risk FN patients through ambulatory or out-patient programs is a safe and effective approach. There is strong evidence demonstrating the likely cost savings and considerable bed-days saved, which can be reallocated to meet other medical demands.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,365 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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