A Clinical Decision Analysis for Use of Antibiotic Prophylaxis for Nonabsorbable Nasal Packing
Notice bibliographique
Résumé
Objective Nonabsorbable nasal packing is often placed for the treatment of epistaxis or after sinonasal or skull base surgery. Antibiotics are often prescribed to prevent toxic shock syndrome (TSS), a rare, potentially fatal occurrence. However, the risk of TSS must be balanced against the major risk of antibiotic use, specifically Clostridium difficile colitis (CDC). The purpose of this study is to evaluate in terms of cost‐effectiveness whether antibiotics should be prescribed when nasal packing is placed. Study Design A clinical decision analysis was performed using a Markov model to evaluate whether antibiotics should be given. Setting Patients with nonabsorbable nasal packing placed. Methods Utility scores, probabilities, and costs were obtained from the literature. We assess the cost‐effectiveness of antibiotic use when the risk of community‐acquired CDC is balanced against the risk of TSS from nasal packing. Sensitivity analysis was performed for assumptions used in the model. Results The incremental cost‐effectiveness ratio for antibiotic use was 334,493 US dollars (USD)/quality‐adjusted life year (QALY). Probabilistic sensitivity analysis showed that not prescribing antibiotics was cost‐effective in 98.0% of iterations at a willingness to pay of 50,000 USD/QALY. Sensitivity analysis showed that when the risk of CDC from antibiotics was greater than 910/100,000 or when the incidence of TSS after nasal packing was less than 49/100,000 cases, the decision to withhold antibiotics was cost‐effective. Conclusions Routine antibiotic prophylaxis in the setting of nasal packing is not cost‐effective and should be reconsidered. Even if antibiotics are assumed to prevent TSS, the risk of complications from antibiotic use is of greater consequence. Level of Evidence 3a
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».