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Enregistrement W4383373591 · doi:10.21203/rs.3.rs-3126221/v1

Cost-Effectiveness of Convalescent Plasma for COVID-19:  A Cost-effectiveness Analysis of the CONCOR-1 Randomized Trial

2023· preprint· en· W4383373591 sur OpenAlexafffundabout
Preston Tse, Jiajun Yan, Yang Liu, Erin Jamula, Nancy M. Heddle, Renée Bazin, Nancy Robitaille, Richard J. Cook, Alexis F. Turgeon, Dean Fergusson, Marshall J. Glesby, Kent Cadogan Loftsgard, Melissa M. Cushing, Michaël Chassé, Nick Daneman, Andrés Finzi, Bruce S. Sachais, Phillipe Bégin, Jeannie Callum, Donald M. Arnold, Feng Xie

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of OttawaUniversité LavalHéma-QuébecSunnybrook Health Science CentreCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of WaterlooCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialRandomizationConvalescent plasmaPopulationHealth careClinical trialEmergency medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineDiseaseEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The CONvalescent Plasma for Hospitalized Adults With COVID-19 Respiratory Illness (CONCOR-1) trial was a multicenter randomized controlled trial assessing convalescent plasma in hospitalized COVID-19 patients. Though stopped early due to the lack of treatment benefit, the cost-effectiveness of convalescent plasma provides insight into its potential as an alternative treatment option in resource constrained settings.Methods Individual patient data on health outcomes and healthcare resource utilization from the CONCOR-1 trial were used to conduct the analysis from the Canadian public payer’s perspective with a time horizon of 30 days post-randomization. Baseline and 30-day EQ-5D-5L was measured to calculate quality-adjusted survival. All costs are presented in 2021 Canadian dollars. The base case assessed the EQ-5D-5L scores of patients reporting at both timepoints, and a utility score of 0 was assigned for patients who died within 30 days. Costs for all patients enrolled in the study were used. The sensitivity analysis utilizes EQ-5D-5L scores from the same population but only uses the costs from this population.Results 940 patients were randomized: 627 received CCP and 313 received standard care. The total costs were $28,716 (standard deviation, $25,380) and $24,258 ($22,939) for the convalescent plasma and standard care arms respectively. EQ-5D-5L scores were 0.61 both arms (p = 0.85) at baseline. At 30 days, EQ-5D-5L scores were 0.63 and 0.64 for patients in the convalescent plasma and standard care arms respectively (p = 0.46). The incremental cost was $4,458 and incremental quality-adjusted life day was − 0.078.Conclusion These results indicate that convalescent plasma was less effective and more costly than standard care in treating hospitalized patients with COVID-19. The sensitivity analysis yielded similar results to the base case analysis.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,008
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,702
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,111 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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