Pre‐Hospital Pulse‐Oximetry and Supplemental Oxygen Utilization in Malawi: An Exploratory Cost‐Effectiveness Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pneumonia is the leading cause of death globally in children aged 0-5 years. Early access to pulse-oximetry and supplemental oxygen in low-resource, pre-hospital settings may result in improved pediatric pneumonia outcomes. However, few data exist regarding their application in such settings. METHODS: We performed an exploratory cost-effectiveness analysis using a decision analytic model to examine use of pulse-oximetry and supplemental oxygen in pre-hospital environments of Malawi. RESULTS: Our model yielded an Incremental Cost-Effectiveness Ratio (ICER) for pre-hospital pulse-oximetry use of $35 (USD) per disability-adjusted life-year (DALY) averted compared to no pulse-oximetry use. One-way sensitivity analysis showed highest sensitivity to the parameter of downstream hospitalization cost. Given that inpatient management is the standard of care for hypoxemic pneumonia, when only pre-hospital costs were considered the result was an ICER of $9.9/DALY averted. Both values were considered cost-effective according to a conservative willingness-to-pay (WTP) threshold set for 1x the average GDP per capita in Malawi ($588, 2018). When oxygen was analyzed in combination with pulse-oximetry, we found a baseline WTP threshold for pre-hospital oxygen of $71 per patient. For every 1% reduction in total pediatric pneumonia mortality consequent to pre-hospital oxygen use, we determined the recommended WTP allowance for oxygen would increase by approximately $4.53. CONCLUSION: We conclude that pulse-oximetry is likely cost-effective in low-resource, pre-hospital environments. We acknowledge the need for further research on the effectiveness of pre-hospital oxygen in reducing pediatric pneumonia mortality and suggest ranges of cost and efficacy for which oxygen is likely to be found cost-effective in tandem with pulse-oximetry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».