Building a home ventilation programme: population, equipment, delivery and cost
Notice bibliographique
Résumé
Home mechanical ventilation (HMV) improves quality of life and survival in patients with neuromuscular disorders (NMD). Developing countries may benefit from published evidence regarding the prevalence, cost of equipment, technical issues and organisation of HMV in NMD, facilitating the development of local turn-key HMV programmes. Unfortunately, such evidence is scattered in the existing literature. We searched Medline for publications in English and French from 2005 to 2020. This narrative review analyses 24 international programmes of HMV. The estimated prevalence (min-max) of HMV is ±7.3/100 000 population (1.2-47), all disorders combined. The prevalence of HMV is associated with the gross domestic product per capita in these 24 countries. The prevalence of NMD is about 30/100 000 population, of which ±10% would use HMV. Nocturnal (8/24 hour), discontinuous (8-16/24 hours) and continuous (>16/24 hours) ventilation is likely to concern about 60%, 20% and 20% of NMD patients using HMV. A minimal budget of about 168€/patient/year (504€/100 000 population), including the cost of equipment solely, should address the cost of HMV equipment in low-income countries. When services and maintenance are included, the budget can drastically increase up to between 3232 and 5760€/patient/year. Emerging programmes of HMV in developing countries reveal the positive impact of international cooperation. Today, at least 12 new middle, and low-income countries are developing HMV programmes. This review with updated data on prevalence, technical issues, cost of equipment and services for HMV should trigger objective dialogues between the stakeholders (patient associations, healthcare professionals and politicians); potentially leading to the production of workable strategies for the development of HMV in patients with NMD living in developing countries.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».