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Enregistrement W2030646451 · doi:10.1258/ijsa.2007.007272

Cost effectiveness of enzyme immunoassay and immunoblot testing for the diagnosis of syphilis

2008· article· en· W2030646451 sur OpenAlexaffabout
Anderson Chuck, Arto Öhinmaa, Peter Tilley, Ameeta E. Singh, Philip Jacobs

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of STD & AIDS · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSyphilis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensAlberta HealthUniversity of AlbertaProvincial Laboratory of Public HealthInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmunoassaySyphilisSyphilis SerodiagnosisTreponematosisVirologySexually transmitted diseaseImmunologyMedical screeningAntibodyGynecologyHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The burden of disease and associated health-care costs of syphilis are significant despite widespread screening and treatment. Our objective was to conduct an economic evaluation using a simulation model when comparing enzyme immunoassay (EIA) initial testing and Inno-Lia (IL) confirmatory testing (EIA + IL) with rapid plasma reagin (RPR) initial testing and Treponema pallidum particle agglutination assay (TPPA) and fluorescent treponemal antibody absorption assay (FTA-ABS) confirmatory testing (RPR + TPPA/FTA). Estimates of prevalence, test costs and utilization of services for 2006 were derived from Alberta databases. Estimates of test characteristics were derived from the available literature. The incremental cost-effectiveness ratio was Canadian $461 per additional correct diagnosis (less costly and more effective). EIA + IL is cost-effective when compared with RPR + TPPA/FTA for screening and diagnosis of syphilis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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