Proportional-assist ventilation with load-adjustable gain factors for mechanical ventilation: a cost-utility analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mechanical ventilation is an important component of patient critical care, but it adds expense to an already high-cost setting. This study evaluates the cost-utility of 2 modes of ventilation: proportional-assist ventilation with load-adjustable gain factors (PAV+ mode) versus pressure-support ventilation (PSV). METHODS: We adapted a published Markov model to the Canadian hospital-payer perspective with a 1-year time horizon. The patient population modelled includes all patients receiving invasive mechanical ventilation who have completed the acute phase of ventilatory support and have entered the recovery phase. Clinical and cost inputs were informed by a structured literature review, with the comparative effectiveness of PAV+ mode estimated via pragmatic meta-analysis. Primary outcomes of interest were costs, quality-adjusted life years (QALYs) and the (incremental) cost per QALY for patients receiving mechanical ventilation. Results were reported in 2017 Canadian dollars. We conducted probabilistic and scenario analyses to assess model uncertainty. RESULTS: Over 1 year, PSV had costs of $50 951 and accrued 0.25 QALYs. Use of PAV+ mode was associated with care costs of $43 309 and 0.29 QALYs. Compared to PSV, PAV+ mode was considered likely to be cost-effective, having lower costs (-$7642) and increased QALYs (+0.04) after 1 year. In cost-effectiveness acceptability analysis, 100% of simulations would be cost-effective at a willingness-to-pay threshold of $50 000 per QALY gained. INTERPRETATION: Use of PAV+ mode is expected to benefit patient care in the intensive care unit (ICU) and be a cost-effective alternative to PSV in the Canadian setting. Canadian hospital payers may therefore consider how best to optimally deliver mechanical ventilation in the ICU as they expand ICU capacity.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».