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Enregistrement W3013437926 · doi:10.1186/s12887-020-1925-5

Cost effectiveness of a novel device for improving resuscitation of apneic newborns

2020· article· en· W3013437926 sur OpenAlexfundno aff
Ayman Ali, Jacob Nudel, Curtis R. Heberle, Data Santorino, Kristian R. Olson, Chin Hur

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesGrand Challenges Canada
Mots-clésMedicineNeonatal resuscitationResuscitationEmergency medicineTriageNeonatal mortalityCost effectivenessMedical emergencyIntensive care medicinePediatricsInfant mortalityPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intrapartum-related hypoxic events are a major cause of morbidity and mortality in low resource countries. Neonates who receive proper resuscitation may go on to live otherwise healthy lives. However, even when a birth attendant is present, these babies frequently receive suboptimal ventilation with poor outcomes. The Augmented Infant Resuscitator (AIR) is a low-cost, reusable device designed to provide birth attendants real-time objective feedback on measures of ventilation quality during resuscitations and is intended for use in training and at the point of care. The goal of our study was to determine the impact and cost-effectiveness of AIR deployment in conjunction with existing resuscitation training programs in low resource settings. METHODS: We developed a simulation model of the natural history of intrapartum-related neonatal hypoxia and resuscitation deriving parameters from published literature and model calibration. Simulations estimated the number of disability-adjusted life years (DALYs) averted with use of the AIR by birth attendants if deployed at the point of care. Potential decreases in neonatal mortality and long-term subsequent morbidity from disability were modeled over a lifetime horizon. The primary outcome for the analysis was the cost per DALY averted. Model parameters were specific to the Mbeya region of Tanzania. RESULTS: Implementation of the AIR strategy resulted in an additional cost of $24.44 (4.80, 73.62) per DALY averted on top of the cost of existing, validated resuscitation programs. Per hospital, this adds an extra $656 to initial training costs and averts approximately 26.84 years of disability in the cohort of children born in the first year, when projected over a lifetime. The findings were robust to sensitivity analyses. Total roll-out costs for AIR are estimated at $422,688 for the Mbeya region, averting approximately 9018 DALYs on top of existing resuscitation programs, which are estimated to cost $202,240 without AIR. CONCLUSION: Our modeling analysis finds that use of the AIR device may be both an effective and cost-effective tool when used as a supplement to existing resuscitation training programs. Implementation of this strategy in multiple settings will provide data to improve our model parameters and potentially confirm our findings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,172
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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