Cost-Effectiveness Analysis of a Reduction in Diagnostic Imaging in Degenerative Spinal Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advanced imaging technologies such as computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) are highly sensitive, but often non-specific, diagnostic tools. Despite this, CT and MRI are overutilized in degenerative spinal disorder diagnosis. From the perspective of the Ministry of Health, we evaluated against usual care the cost-effectiveness of a hypothetical triage program for non-emergent spinal disorders that reduces unnecessary imaging uses. METHODS: Diagnostic and surgical data were prospectively collected on 2,046 outpatients who received consultation with the senior surgical author at Toronto Western Hospital, University Health Network, between September 2005 and April 2008. Using these data, we modelled an evidence-based diagnostic triage program wherein spine-focused clinical assessments and plain X-ray imaging would be applied prior to CT and MRI. Incremental costs were the incurred expenses from additional consultations and plain X-rays less the cost savings from the eliminated CT and MRI scans, expressed in 2009 Canadian dollars. Outcomes were expressed as the number of surgical candidates identified per MRI used in diagnosis, reflecting the efficiency of diagnostic imaging. RESULTS: The triage program incurred $109,720 from additional consultations and plain X-rays and saved $2,117,697 from eliminated CT and MRI scans, resulting in net cost savings of $2,007,977 for the 31 months of the study period, or $777,282 per year. In usual care, 0.328~0.418 surgical candidates were identified per MRI whereas in the triage program, 0.736~0.885 surgical candidates were identified per MRI, resulting in over a twofold improvement in MRI efficiency. The triage program was therefore dominating. Applying to high-volume spine surgeons in Ontario, we estimated that the implementation of the triage program would save the province $24,234,929 per year. INTERPRETATION: Based on the assumptions made in our modelling, eliminating unnecessary imaging in spinal disorder diagnosis can save healthcare significant resources.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».