Remdesivir-related cost-effectiveness and cost and resource use evidence in COVID-19: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has been a global health emergency since December 2019, leading to millions of deaths worldwide and placing significant pressures, including economic burden, on individual patients and healthcare systems. As of February 2022, remdesivir is the only US Food and Drug Administration (FDA)-approved treatment for severe COVID-19. This systematic literature review (SLR) aimed to summarise economic evaluations, and cost and resource use (CRU) evidence related to remdesivir during the COVID-19 pandemic. METHODS: Searches of MEDLINE, Embase the International Health Technology Assessment (HTA) database, reference lists, congresses and grey literature were performed in May 2021. Articles were reviewed for relevance against pre-specified criteria by two independent reviewers and study quality was assessed using published checklists. RESULTS: Eight studies reported resource use and five reported costs related to remdesivir. Over time, the prescription rate of remdesivir increased and time from disease onset to remdesivir initiation decreased. Remdesivir was associated with a 6% to 21.3% decrease in bed occupancy. Cost estimates for remdesivir ranged widely, from $10 to $780 for a 10-day course. In three out of four included economic evaluations, remdesivir treatment scenarios were cost-effective, ranging from ~ 8 to ~ 23% of the willingness-to-pay threshold for the respective country. CONCLUSIONS: Economic evidence relating to remdesivir should be interpreted with consideration of the broader clinical context, including patients' characteristics and the timing of its administration. Nonetheless, remdesivir remains an important option for physicians in aiming to provide optimal care and relieve pressure on healthcare systems through shifting phases of the pandemic.
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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 | 0,010 | 0,362 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle