Costs of testing sick children in primary care with pulse oximetry: Evidence from four countries, both with and without electronic clinical decision support
Notice bibliographique
Résumé
Introducing pulse oximeters (PO) at primary care facilities can help health workers identify severely ill children who need referral to hospital thereby allowing for improved child clinical outcomes. Adding clinical decision support algorithms (CDSA) can improve adherence to Integrated Management of Childhood Illness guidelines. The current study analyses the costs of introducing PO either with or without an electronic CDSA using an RCT in India and Tanzania and in a pre-post design with an electronic CDSA in Kenya and Senegal. The impact of the intervention is discussed for the RCT (trial registration NCT04910750) and for the pre-post study (trial registration NCT05065320), following SPIRIT guidelines. Economic data were collected in all four countries using questionnaires administered at primary health facilities and referral hospitals and supplemented by information from administrative sources, following CHEERS guidelines. Trained research assistants at the facilities collected data on children enrolled and health outcomes. Net costs per 100 children managed using PO ranged from $16.62 (Kenya, health center) to $70.51 (Tanzania, dispensary), in both cases using CDSA. Senegal was an outlier at $385.45, using PO and CDSA in the smaller postes de santé. Major causes explaining variation included training modality, numbers of sick children attending the facility, and the effect of PO and CDSA on use of antibiotics, diagnostics, and hospitalizations. Standard care (without PO) was associated with fewer severe complications (primarily untimely hospitalizations), at lower cost, in the two countries where effectiveness data are available, India and Tanzania. Scaling up PO use at primary care level nationally could have an important budgetary impact. Findings suggest ways that costs could potentially be reduced. However, hospitalization costs borne by households may affect both household and provider behavior and limit the potential clinical benefits of pulse oximetry.
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 | 0,011 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».