Economic evaluation of applying the Canadian Syncope Risk Score in an Australian emergency department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the Canadian Syncope Risk Score (CSRS) in syncope patients presenting to the ED from an economic perspective, using very-low and low-risk patients (CSRS -3 to 0) as a threshold for avoiding hospital admissions. METHODS: A decision-analytic model, specifically a decision-tree, was developed to evaluate application of the CSRS. A hypothetical cohort of 1000 patients was modelled based on characteristics and outcome of patients enrolled in a clinical validation study performed alongside this evaluation. Several analytic based approaches were used to handle model outputs and uncertainties. RESULTS: For a cohort of 1000 patients, applying the CSRS was associated with 169 less inpatient admissions from the ED, when compared to usual care. There was also a cost-saving of $8255 per admitted patient, when the CSRS was applied, compared to usual care. Adopting the CSRS was the optimal approach in all scenario analyses and was robust to changes in model parameters. More than three-quarters (78.6%) of all model simulations showed that applying the CSRS is a cost-saving approach to managing syncope. There was high confidence in all results, with the approach using the CSRS reducing the costs and number of syncope-related hospital admissions. CONCLUSIONS: Compared to usual care, applying the CSRS appeared as a cost-effective strategy. This new evidence will help decision-makers choose cost-effective approaches for the management of patients presenting to the ED with syncope, as they search for efficient ways to maximise health gain from a finite budget.
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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 | 0,003 | 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) | 0,031 | 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 ».