Cost Effectiveness of Different Platelet Preparation, Storage, Selection and Dosing Methods in Platelet Transfusion: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Evidence-based guidelines on platelet transfusion therapy assist clinicians to optimize patient care, but currently do not take into account costs associated with different methods used during the preparation, storage, selection and dosing of platelets for transfusion. This systematic review aimed to summarize the available literature regarding the cost effectiveness (CE) of these methods. METHODS: Eight databases and registries, as well as 58 grey literature sources, were searched up to 29 October 2021 for full economic evaluations comparing the CE of methods for preparation, storage, selection and dosing of allogeneic platelets intended for transfusion in adults. Incremental CE ratios, expressed as standardized cost (in 2022 EUR) per quality-adjusted life-year (QALY) or per health outcome, were synthesized narratively. Studies were critically appraised using the Philips checklist. RESULTS: Fifteen full economic evaluations were identified. Eight investigated the costs and health consequences (transfusion-related events, bacterial and viral infections or illnesses) of pathogen reduction. The estimated incremental cost per QALY varied widely from EUR 259,614 to EUR 36,688,323. For other methods, such as pathogen testing/culturing, use of apheresis instead of whole blood-derived platelets, and storage in platelet additive solution, evidence was sparse. Overall, the quality and applicability of the included studies was limited. CONCLUSIONS: Our findings are of interest to decision makers who consider implementing pathogen reduction. For other preparation, storage, selection and dosing methods in platelet transfusion, CE remains unclear due to insufficient and outdated evaluations. Future high-quality research is needed to expand the evidence base and increase our confidence in the findings.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 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 ».