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Enregistrement W4313729369 · doi:10.1093/jacamr/dlac138

Fidaxomicin to prevent recurrent <i>Clostridioides difficile</i>: what will it cost in the USA and Canada?

2022· article· en· W4313729369 sur OpenAlexaffabout
Devangi Patel, Julien Senécal, Brad Spellberg, Andrew M. Morris, Lynora Saxinger, Brent Footer, Emily G. McDonald, Todd C. Lee

Notice bibliographique

RevueJAC-Antimicrobial Resistance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of AlbertaMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClostridioidesFidaxomicinMedicineC difficileIntensive care medicineClostridium difficileInternal medicineMicrobiologyBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: infections (CDI) have placed fidaxomicin as a first-line treatment. Objective: To estimate the net cost of first-line fidaxomicin compared to vancomycin in the American and Canadian healthcare systems and to estimate the price points at which fidaxomicin would become cost saving for the prevention of recurrence. Data sources and study selection: We identified randomized, placebo-controlled trials directly comparing fidaxomicin with vancomycin that reported on recurrence. Medication costs were obtained from the Veterans Affairs Federal Supply Schedule (US) and the Quebec drug formulary (Canada). The average cost of a CDI recurrence was established through a systematic review for each country. Data extraction synthesis and outcome measures: For efficacy, data on CDI recurrence at day 40 were pooled using a restricted maximal likelihood random effects model. For the cost review, the mean cost across identified studies was adjusted to reflect May 2022 dollars. These were used to estimate the net cost per recurrence prevented with fidaxomicin and the price point below which fidaxomicin would be cost saving. Results: The estimated mean system costs of a CDI recurrence were $15 147USD and $8806CAD, respectively. Preventing one recurrence by using first-line fidaxomicin over vancomycin would cost $38 222USD (95%CI $30 577-$57 332) and $13 760CAD (95%CI $11 008-$20 640), respectively. The probability that fidaxomicin was cost saving exceeded 95% if priced below $1140USD or $860CAD, respectively. Conclusions and Relevance: An increased drug expenditure on fidaxomicin may not be offset through recurrence prevention unless the fidaxomicin price is negotiated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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