Costs of Care for Neonates with Hypoxic-Ischemic Encephalopathy Treated with Therapeutic Hypothermia and Validation of the Canadian Neonatal Network Costing Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Therapeutic hypothermia (TH) is the standard treatment for neonates with hypoxic-ischemic encephalopathy (HIE). Validated cost estimates are required to better evaluate the cost-effectiveness of additional interventions during TH. The goal of this study is to identify clinical factors associated with costs of care and validate the Canadian Neonatal Network (CNN) costing algorithm for neonates with HIE receiving TH. Study design: Single-center retrospective cohort study among neonates with HIE treated with TH in a tertiary neonatal intensive care unit from 2016 to 2018. Actual costs per patient were obtained from the hospital cost accounting system, Coût par Parcours de Soinset de Services, and linked to patient data. Estimated costs per patient were calculated using the CNN case-costing algorithm. Neonates were grouped into cost tertiles to identify characteristics of high resource users. Comparisons of actual costs and estimated costs were performed across 8 cost domains. Results: < .01). The mean difference in total costs between estimates was $5339 (95% CI: $2697, $7981). There was a moderate-to-strong correlation between actual and estimated costs in 5/8 cost domains (R range: 0.68-0.98). Conclusions: Severity of HIE and other markers of disease severity were associated with higher hospital costs. The CNN costing algorithm cost estimates for neonates with HIE treated with TH highly correlate with actual costs but overestimates the costs by approximately 15%.
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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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».