Economic evaluation of DNA ploidy analysis vs liquid-based cytology for cervical screening
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: DNA ploidy analysis involves automated quantification of chromosomal aneuploidy, a potential marker of progression toward cervical carcinoma. We evaluated the cost-effectiveness of this method for cervical screening, comparing five ploidy strategies (using different numbers of aneuploid cells as cut points) with liquid-based Papanicolaou smear and no screening. METHODS: A state-transition Markov model simulated the natural history of HPV infection and possible progression into cervical neoplasia in a cohort of 12-year-old females. The analysis evaluated cost in 2012 US$ and effectiveness in quality-adjusted life-years (QALYs) from a health-system perspective throughout a lifetime horizon in the US setting. We calculated incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) to determine the best strategy. The robustness of optimal choices was examined in deterministic and probabilistic sensitivity analyses. RESULTS: In the base-case analysis, the ploidy 4 cell strategy was cost-effective, yielding an increase of 0.032 QALY and an ICER of $18 264/QALY compared to no screening. For most scenarios in the deterministic sensitivity analysis, the ploidy 4 cell strategy was the only cost-effective strategy. Cost-effectiveness acceptability curves showed that this strategy was more likely to be cost-effective than the Papanicolaou smear. CONCLUSION: Compared to the liquid-based Papanicolaou smear, screening with a DNA ploidy strategy appeared less costly and comparably effective.
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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 | 0,010 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».