Early Treatment with Fluvoxamine among Patients with COVID-19: A Cost-Consequence Model
Notice bibliographique
Résumé
To date, two published randomized trials have indicated a clinical benefit of early treatment with fluvoxamine versus placebo for adults with symptomatic COVID-19. Using the results of the largest of these trials, the TOGETHER trial, we conducted a cost-consequence analysis to assess the health system benefits of preventing progression to severe COVID-19 in outpatient populations in the United States. A decision-analytic model in the form of a decision tree was constructed to evaluate two treatment strategies for high-risk patients with confirmed, symptomatic COVID-19 in the primary analysis: treatment with a 10-day course of fluvoxamine (100 mg twice daily) and current standard-of-care. A secondary analysis comparing a 5-day course of nirmatrelvir-ritonavir was also conducted. We used a time horizon of 28 days. Reported outcomes included cost-savings and hospitalization days avoided. The results of our analysis indicated that administration of fluvoxamine to symptomatic outpatients at high risk of progressing to severe COVID-19 was substantially cost-saving, in the amount of $232 per eligible patient and prevented an average of 0.15 hospital days per patient treated, compared with standard of care. Nirmatrelvir-ritonavir was also shown to be cost-saving despite its higher acquisition cost and provided savings to the healthcare system of $625 per patient treated. These findings suggest that fluvoxamine is likely to be a cost-effective addition to frontline COVID-19 mitigation strategies in many settings, particularly where access to nirmaltrevir-ritonavir or monoclonal antibodies is limited.
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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) | 0,000 | 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 ».