Costs and benefits of non‐invasive fetal <scp>RhD</scp> determination
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Non-invasive fetal Rhesus (Rh) D genotyping, using cell-free fetal DNA (cffDNA) in the maternal blood, allows targeted antenatal anti-RhD prophylaxis in unsensitized RhD-negative pregnant women. The purpose of this study was to determine the cost and benefit of this approach as compared to routine antenatal anti-RhD prophylaxis for all unsensitized RhD-negative pregnant women, as is the current policy in the province of Alberta, Canada. METHODS: This study was a decision analysis based on a theoretical population representing the total number of pregnancies in Alberta over a 1-year period (n = 69 286). A decision tree was created that outlined targeted prophylaxis for unsensitized RhD-negative pregnant women screened for cffDNA (targeted group) vs routine prophylaxis for all unsensitized RhD-negative pregnant women (routine group). Probabilities at each decision point and costs associated with each resource were calculated from local clinical and administrative data. Outcomes measured were cost, number of women sensitized and doses of Rh immunoglobulin (RhIG) administered. RESULTS: The estimated cost per pregnancy for the routine group was 71.43 compared with 67.20 Canadian dollars in the targeted group. The sensitization rates per RhD-negative pregnancy were equal, at 0.0012, for the current and targeted programs. Implementing targeted antenatal anti-RhD prophylaxis would save 4072 doses (20.1%) of RhIG over a 1-year period in Alberta when compared to the current program. CONCLUSIONS: These data support the feasibility of a targeted antenatal anti-RhD prophylaxis program, at a lower cost than that of the existing routine prophylaxis program, with no increased risk of sensitization.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».