Management of Anterior Epistaxis in the Emergency Department Using Rapid Rhino and Merocel: A Cost Analysis
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Epistaxis affects approximately 60% of the population over their lifetime. When conservative attempts fail, nasal tampons are often required to stop anterior bleeding. Health economics is critical in our publicly funded system. Determination of cost-effective interventions is crucial. OBJECTIVE: To compare the total cost of Merocel and Rapid Rhino from the perspective of a provincial payer and an academic hospital for the management of anterior epistaxis. DESIGN: Retrospective review. SETTING: London Health Sciences Centre emergency department (Victoria and University campus). PARTICIPANTS: Patients ≥18 years of age presenting with anterior epistaxis. The participants were 67% men and 33% women. Approximately, 63% were on anticoagulant medication, and 35% used an ambulance to arrive at the hospital. INTERVENTION: Rapid Rhino or Merocele, which was dependent on the site of presentation. MAIN OUTCOME MEASURES: Rebleed rate. RESULTS: The rate of rebleeds with Merocel was 42% (26/62), whereas it was 24% (4/17) with Rapid Rhino. The inverse probability weighted regression adjustment results show that patients receiving Rapid Rhino did not have a statistically significant difference in costs per patient ($62.40, 95% CI: -$25.75 to $150.55) from the hospital perspective or the provincial health care payer perspective ($78.25, 95% CI: -$18.38 to $174.89). CONCLUSION AND RELEVANCE: There was no significant difference in cost between Rapid Rhino and Merocel for anterior epistaxis from a hospital or provincial payer perspective.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».