COST-EFFECTIVENESS OF TWO DRESSINGS IN PREVENTING PRESSURE INJURIES IN INTENSIVE CARE PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective: to analyze the cost-effectiveness of using silicone adhesive multilayer foam and transparent polyurethane film in preventing pressure injuries in patients admitted to an Intensive Care Unit. Method: this is an economic cost-effectiveness study, developed with public domain data and a rapid literature review, which included three studies developed in Canada, the United Kingdom, Italy and the United States. The searches were carried out in the PubMed, Cochrane and Scopus databases. The population was patients admitted to the Intensive Care Unit. The perspective was from the Brazilian Health System, with a time horizon of less than one year. Data was collected and analyzed between March and June 2022. A decision tree model was developed using TreeAge Pro® 2017 software to project economic outcomes of incremental cost and effectiveness, incremental cost per effectiveness, and cost per percentage increase in preventing the development of pressure injuries. Sensitivity analysis was also performed. The Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards and the Methodological Guideline for Economic Evaluation of the Brazilian Ministry of Health recommendations were adopted. Results: multilayer foam reduces the occurrence of pressure injuries at a lower cost when compared to film, promoting an average saving of R$ 278.78 (US$ 1,393.90) for each patient. Conclusion: multilayer foam was the most cost-effective technology in preventing pressure injuries in Intensive Care Unit patients in the Brazilian Health System.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».