Diagnostic Evaluation in Patients with Intractable Epilepsy and Normal Findings on MRI: A Decision Analysis and Cost-Effectiveness Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Patients with focal intractable epilepsy and normal MR imaging findings frequently undergo further diagnostic tests to localize the epileptogenic zone. The aim of this study was to determine the cost-effective diagnostic strategy that will identify the epileptogenic zone in patients with suspected focal intractable epilepsy and normal MR imaging findings by using decision analysis. MATERIALS AND METHODS: A Markov decision model was constructed by using sensitivities and specificities of test strategies, seizure outcomes following surgical and medical treatment, cost, utilities, probabilities, and standardized mortality ratios. We compared 6 diagnostic test strategies: PET, ictal SPECT, and MEG individually; and combinations of PET+SPECT, PET+MEG, and SPECT+MEG. The outcomes measured were health care costs, QALY, and ICER. One-way and probabilistic sensitivity analyses were conducted to adjust for uncertainties in model parameters. RESULTS: The preferred strategies were PET+MEG and SPECT. The health care cost of the baseline strategy (PET+MEG) was $95,612 with 16.30 QALY gained. SPECT cost $97,479 with 16.45 QALY gained and an ICER of $12,934/QALY gained compared with those in PET+MEG. One-way sensitivity analyses showed that the decisions of the model were sensitive to variations in sensitivity and specificity of the test strategies. Probabilistic sensitivity analysis showed that when the willingness to pay was <$10,000, PET+MEG was the favored strategy, but the favored strategy changed to SPECT when the willingness to pay was >$10,000. CONCLUSIONS: PET+MEG and SPECT were the preferred strategies in the base case. The choice of test was dependent on the sensitivity and specificity of test strategies and willingness to pay. Further study with a larger sample size is needed to obtain better estimates of sensitivity and specificity of diagnostic tests.
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 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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».