Cost-Effectiveness of 21 Alternative Cervical Cancer Screening Strategies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study is to assess the cost-effectiveness of 21 alternative cervical cancer screening (CCS) strategies. METHODS: A cohort simulation model was developed to determine from a health systems perspective the cost-effectiveness of the 21 alternative CCS strategies that incorporated combinations of Papanicolaou's smear test (PAP), liquid-based cytology (LBC) or human papillomavirus deoxyribonucleic acid (HPV-DNA) testing. The model was calibrated to categorize total costs into four budgetary authorities: testing, physician, inpatient, and outpatient services. Within each category, alternative screening strategies were contrasted in terms of their cost impacts and the percent change calculated within each category. Epidemiologic data and costs were derived from administrative health databases. Estimates of test characteristics and quality-adjusted life years (QALYs) were derived from available literature. RESULTS: Three-year screening with PAP and HPV-DNA triage testing for women older than 30 years of age (3-year PAP+HPV+PAP-age) is less costly and more effective saving $16,078 per additional QALY gained. Although there was an associated net cost decrease of 4.2% driven by a reduction in testing and physician costs of 22.1% and 18.6%, respectively, there is a cost increase of 0.8% and 27.7% in inpatient and outpatient services, respectively. CONCLUSION: There is economic evidence to support adopting 3-year PAP+HPV+PAP-age. Budgetary resources can potentially be shifted from testing and physician services to fund the additional resource requirements for inpatient and outpatient services.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».