Cost–utility analysis of antimicrobial stewardship programme at a tertiary teaching hospital in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Antimicrobial stewardship (AMS) significantly reduces inappropriate antibiotic use and improves patient outcomes. In low-resource settings, AMS implementation may require concurrent strengthening of clinical microbiology capacity therefore additional investments. We assessed the cost-effectiveness of implementing AMS at Tikur Anbessa Specialised Hospital (TASH), a tertiary care hospital in Ethiopia. DESIGN: We developed a Markov cohort model to assess the cost-utility of pharmacist-led AMS with concurrent strengthening of laboratory capacity compared with usual care from a 'restricted societal' perspective. We used a lifetime time horizon and discounted health outcomes and cost at 3% annually. Data were extracted from a prospective study of bloodstream infections among patients hospitalised at TASH, supplemented by published literature. We assessed parameter uncertainty using deterministic and probabilistic sensitivity analyses. SETTING: Tertiary care hospital in Ethiopia, with 800 beds and serves over half a million patients per year. POPULATION: Cohort of adults and children inpatient population aged 19.8 years at baseline. INTERVENTION: Laboratory-supported pharmacist-led AMS compared with usual care. Usual care is defined as empirical initiation of antibiotic therapy in the absence of strong laboratory and AMS. OUTCOME MEASURES: Expected life-years, quality-adjusted life-years (QALYs), costs (US$2018) and incremental cost-effectiveness ratio. RESULTS: Laboratory-supported AMS strategy dominated usual care, that is, AMS was associated with an expected incremental gain of 38.8 QALYs at lower expected cost (incremental cost savings:US$82 370) per 1000 patients compared with usual care. Findings were sensitive to medication cost, infection-associated mortality and AMS-associated mortality reduction. Probabilistic sensitivity analysis demonstrated that AMS programme was likely to be cost-effective at 100% of the simulation compared with usual care at 1%-51% of gross domestic product/capita. CONCLUSION: Our study indicates that laboratory-supported pharmacist-led AMS can result in improved health outcomes and substantial healthcare cost savings, demonstrating its economic advantage in a tertiary care hospital despite greater upfront investments in a low-resource setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».