Cost impact of procalcitonin-guided decision making on duration of antibiotic therapy for suspected early-onset sepsis in neonates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDS: The large, international, randomized controlled NeoPInS trial showed that procalcitonin (PCT)-guided decision making was superior to standard care in reducing the duration of antibiotic therapy and hospitalization in neonates suspected of early-onset sepsis (EOS), without increased adverse events. This study aimed to perform a cost-minimization study of the NeoPInS trial, comparing health care costs of standard care and PCT-guided decision making based on the NeoPInS algorithm, and to analyze subgroups based on country, risk category and gestational age. METHODS: Data from the NeoPInS trial in neonates born after 34 weeks of gestational age with suspected EOS in the first 72 h of life requiring antibiotic therapy were used. We performed a cost-minimization study of health care costs, comparing standard care to PCT-guided decision making. RESULTS: In total, 1489 neonates were included in the study, of which 754 were treated according to PCT-guided decision making and 735 received standard care. Mean health care costs of PCT-guided decision making were not significantly different from costs of standard care (€3649 vs. €3616). Considering subgroups, we found a significant reduction in health care costs of PCT-guided decision making for risk category 'infection unlikely' and for gestational age ≥ 37 weeks in the Netherlands, Switzerland and the Czech Republic, and for gestational age < 37 weeks in the Czech Republic. CONCLUSIONS: Health care costs of PCT-guided decision making of term and late-preterm neonates with suspected EOS are not significantly different from costs of standard care. Significant cost reduction was found for risk category 'infection unlikely,' and is affected by both the price of PCT-testing and (prolonged) hospitalization due to SAEs.
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 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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».