Antimicrobial resistance point-of-care testing for gonorrhoea treatment regimens: cost-effectiveness and impact on ceftriaxone use of five hypothetical strategies compared with standard care in England sexual health clinics
Notice bibliographique
Résumé
(NG) treatment, with few alternatives available. AMR point-of-care tests (AMR POCT) may enable alternative treatments, including abandoned regimens, sparing ceftriaxone use. We assessed cost-effectiveness of five hypothetical AMR POCT strategies: A-C included a second antibiotic alongside ceftriaxone; and D and E consisted of a single antibiotic alternative, compared with standard care (SC: ceftriaxone and azithromycin).AimAssess costs and effectiveness of AMR POCT strategies that optimise NG treatment and reduce ceftriaxone use.MethodsThe five AMR POCT treatment strategies were compared using a decision tree model simulating 38,870 NG-diagnosed England sexual health clinic (SHC) attendees; A micro-costing approach, representing cost to the SHC (for 2015/16), was employed. Primary outcomes were: total costs; percentage of patients given optimal treatment (regimens curing NG, without AMR); percentage of patients given non-ceftriaxone optimal treatment; cost-effectiveness (cost per optimal treatment gained).ResultsAll strategies cost more than SC. Strategy B (azithromycin and ciprofloxacin (azithromycin preferred); dual therapy) avoided most suboptimal treatments (n = 48) but cost most to implement (GBP 4,093,844 (EUR 5,474,656)). Strategy D (azithromycin AMR POCT; monotherapy) was most cost-effective for both cost per optimal treatments gained (GBP 414.67 (EUR 554.53)) and per ceftriaxone-sparing treatment (GBP 11.29 (EUR 15.09)) but with treatment failures (n = 34) and suboptimal treatments (n = 706).ConclusionsAMR POCT may enable improved antibiotic stewardship, but require net health system investment. A small reduction in test cost would enable monotherapy AMR POCT strategies to be cost-saving.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».