Multidimensional analysis of costs and outcomes in a Colombian cohort of pediatric <i>Streptococcus pneumoniae</i> meningitis cases (2017–2022)
Notice bibliographique
Résumé
meningitis poses a significant public health challenge, imposing substantial burdens on healthcare systems. This study analyzed the costs and outcomes of pneumococcal meningitis in a Colombian cohort of children from 2017 to 2022, using correspondence analysis and cost assessment to explore the impact of vaccination. A retrospective cohort study was conducted, analyzing children under 18 years diagnosed with pneumococcal meningitis. A total of 55 cases were analyzed in this cohort study, which, while representative of confirmed cases in the country, reflects the rarity of the disease and poses statistical limitations. Direct healthcare costs were calculated in 2023 USD, and data were assessed using cluster and multiple correspondence analyses (MCA) to evaluate relationships between vaccination status, serotypes, clinical outcomes, and costs. The MCA revealed two main dimensions that collectively explained 31.2% of the total variance. Median direct healthcare costs were ~$2,900 (range ~$500-$21,000), with ICU admission as the primary cost driver. PCV13 vaccination correlated with lower overall patient costs and better clinical outcomes. MCA revealed clustering of vaccinated patients with favorable outcomes and reduced costs, while unvaccinated patients aligned with severe outcomes and higher expenses. This study explores the clinical and economic impact of pneumococcal meningitis in pediatric patients, highlighting the potential protective role of PCV13 vaccination. MCA provided an exploratory framework for examining relationships between vaccination status, serotypes, costs, and outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».