Clinical trial: knowledge of negative <i>Helicobacter pylori</i> status reduces subsequent dyspepsia‐related resource use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Screening for Helicobacter pylori reduces dyspepsia and dyspepsia-related costs in positive individuals. AIMS: To assess effect of knowledge of H. pylori status on healthcare-seeking in negative individuals. METHODS: H. pylori-negative subjects in a community screening programme were randomized to placebo triple therapy or informed of their negative H. pylori status. Dyspepsia-related resource data were extracted from primary care records at 2 years, and National Health Service reference costs were applied to calculate the total cost per subject. Proportions of individuals incurring any cost were compared using a relative risk (RR) and 95% confidence interval (CI). Differences in costs were compared using an independent sample t-test. RESULTS: A total of 1353 H. pylori-negative individuals were randomized to placebo whilst 1355 were informed of their infection status. In the placebo arm, 212 (16%) subsequently incurred any dyspepsia-related cost compared to 172 (13%) informed of their infection status (RR of incurring cost = 0.81; 95% CI: 0.67-0.97). Those informed of their infection status incurred lower costs (mean saving per individual = pound 11.02; 95% CI: - pound 3.52 to 25.56). CONCLUSIONS: H. pylori-negative individuals informed of infection status sought health care for dyspepsia less often than those who were unaware. Population screening may reduce dyspepsia-related costs in uninfected, as well as infected individuals.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,002 |
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 ».