Quality of life and <scp>cost‐effectiveness</scp> of convalescent plasma compared to standard care for hospitalized <scp>COVID</scp>‐19 patients in the <scp>CONCOR</scp>‐1 trial
Notice bibliographique
Résumé
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. This study evaluates the cost-effectiveness of convalescent plasma and its impact on quality-of-life to provide insight into its potential as an alternative treatment in resource-constrained settings. METHODS: Individual patient data on health outcomes and 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 were measured to calculate quality-adjusted survival. All costs are presented in 2021 Canadian dollars. The base case assessed the EQ-5D-5L scores of hospitalized inpatients reporting at both timepoints, and a utility score of 0 was assigned for patients who died within 30 days. Costs for all patients enrolled were used. The sensitivity analysis utilizes EQ-5D-5L scores from the same population but only uses 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 in both arms (p = .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 = .46). The incremental cost was $4458 and the incremental quality-adjusted life day was -0.078. DISCUSSION: Convalescent plasma was less effective and more costly than standard care in treating hospitalized COVID-19.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».