Effect of symptom‐based risk stratification on the costs of managing patients with chronic rhinosinusitis symptoms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current symptom criteria poorly predict a diagnosis of chronic rhinosinusitis (CRS) resulting in excessive treatment of patients with presumed CRS. The objective of this study was analyze the positive predictive value of individual symptoms, or symptoms in combination, in patients with CRS symptoms and examine the costs of the subsequent diagnostic algorithm using a decision tree-based cost analysis. METHODS: We analyzed previously collected patient-reported symptoms from a cross-sectional study of patients who had received a computed tomography (CT) scan of their sinuses at a tertiary care otolaryngology clinic for evaluation of CRS symptoms to calculate the positive predictive value of individual symptoms. Classification and regression tree (CART) analysis then optimized combinations of symptoms and thresholds to identify CRS patients. The calculated positive predictive values were applied to a previously developed decision tree that compared an upfront CT (uCT) algorithm against an empiric medical therapy (EMT) algorithm with further analysis that considered the availability of point of care (POC) imaging. RESULTS: The positive predictive value of individual symptoms ranged from 0.21 for patients reporting forehead pain and to 0.69 for patients reporting hyposmia. The CART model constructed a dichotomous model based on forehead pain, maxillary pain, hyposmia, nasal discharge, and facial pain (C-statistic 0.83). If POC CT were available, median costs ($64-$415) favored using the upfront CT for all individual symptoms. If POC CT was unavailable, median costs favored uCT for most symptoms except intercanthal pain (-$15), hyposmia (-$100), and discolored nasal discharge (-$24), although these symptoms became equivocal on cost sensitivity analysis. The three-tiered CART model could subcategorize patients into tiers where uCT was always favorable (median costs: $332-$504) and others for which EMT was always favorable (median costs -$121 to -$275). The uCT algorithm was always more costly if the nasal endoscopy was positive. CONCLUSION: Among patients with classic CRS symptoms, the frequency of individual symptoms varied the likelihood of a CRS diagnosis marginally. Only hyposmia, the absence of facial pain, and discolored discharge sufficiently increased the likelihood of diagnosis to potentially make EMT less costly. The development of an evidence-based, multisymptom-based risk stratification model could substantially affect the management costs of the subsequent diagnostic algorithm.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».