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Enregistrement W4392303006 · doi:10.1136/bmjgh-2023-013205

Costs-effectiveness and cost components of pharmaceutical and non-pharmaceutical interventions affecting antibiotic resistance outcomes in hospital patients: a systematic literature review

2024· article· en· W4392303006 sur OpenAlexaff
Kasim Allel, María José Hernández, Nichola R. Naylor, Eduardo A. Undurraga, Gerard Joseph Abou Jaoude, Priyanka Bhandari, Ellen Flanagan, Hassan Haghparast‐Bidgoli, Koen B. Pouwels, Laith Yakob

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesFondo de Financiamiento de Centros de Investigación en Áreas PrioritariasDepartment of Health and Social CareFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloNational Institute for Health Research Health Protection Research UnitNational Institute for Health and Care ResearchUniversity of Oxford
Mots-clésMedicinePsychological interventionCost effectivenessSystematic reviewChecklistIntensive care medicineCost driverTeicoplaninHealth careMEDLINEVancomycinNursingRisk analysis (engineering)Staphylococcus aureusBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Limited information on costs and the cost-effectiveness of hospital interventions to reduce antibiotic resistance (ABR) hinder efficient resource allocation. Methods We conducted a systematic literature review for studies evaluating the costs and cost-effectiveness of pharmaceutical and non-pharmaceutical interventions aimed at reducing, monitoring and controlling ABR in patients. Articles published until 12 December 2023 were explored using EconLit, EMBASE and PubMed. We focused on critical or high-priority bacteria, as defined by the WHO, and intervention costs and incremental cost-effectiveness ratio (ICER). Following Preferred Reporting Items for Systematic review and Meta-Analysis guidelines, we extracted unit costs, ICERs and essential study information including country, intervention, bacteria-drug combination, discount rates, type of model and outcomes. Costs were reported in 2022 US dollars ($), adopting the healthcare system perspective. Country willingness-to-pay (WTP) thresholds from Woods et al 2016 guided cost-effectiveness assessments. We assessed the studies reporting checklist using Drummond’s method. Results Among 20 958 articles, 59 (32 pharmaceutical and 27 non-pharmaceutical interventions) met the inclusion criteria. Non-pharmaceutical interventions, such as hygiene measures, had unit costs as low as $1 per patient, contrasting with generally higher pharmaceutical intervention costs. Several studies found that linezolid-based treatments for methicillin-resistant Staphylococcus aureus were cost-effective compared with vancomycin (ICER up to $21 488 per treatment success, all 16 studies’ ICERs<WTP). Infection control measures such as hand hygiene and gown usage (ICER=$1160/QALY or $4949 per ABR case averted, all ICERs<WTP) and PCR or chromogenic agar screening for ABR detection were highly cost-effective (eg, ICER=$1206 and $1115 per life-year saved in Europe and the USA). Comparisons were hindered by within-study differences. Conclusion Robust information on ABR interventions is critical for efficient resource allocation. We highlight cost-effective strategies for mitigating ABR in hospitals, emphasising substantial knowledge gaps, especially in low-income and middle-income countries. Our study serves as a resource for guiding future cost-effectiveness study design and analyses. PROSPERO registration number CRD42020341827 and CRD42022340064

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,401
Écart entre enseignants0,380 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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