Cost‐effectiveness analysis of different imaging strategies for diagnosis of haemophilic arthropathy
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY: Physiotherapy and radiography of the joints are standard diagnostic strategies for assessment of haemophilic arthropathy. The use of ultrasonography as an adjunct tool for early diagnosis of haemophilic arthropathy may optimize factor replacement therapy. The objective of this study was to compare costs and effectiveness of physiotherapy, radiography and ultrasonography (intervention strategy, IS) with physiotherapy and radiography alone (standard care strategy, SCS) for diagnosing soft tissue and osteocartilaginous changes in haemophilic joints. We retrospectively compared costs and effectiveness of IS vs. SCS in knees, ankles and elbows of 31 children (age range, 4-17 years) with haemophilia A (n = 30) or B (n = 1) (IS, n = 11; SS, N = 20). Direct health care costs were measured from the provincial health care perspective. Effectiveness was measured by false-negative (FN) rates in each study arm by comparing presence or absence of abnormalities of physiotherapy and imaging exams to the reference standard measure (MRI). In scenario 1, all diagnostic tests matched with MRI. In scenario 2, at least one diagnostic test matched with MRI. The IS was more costly [incremental cost/100 patients, Canadian (CND) $4987] and more effective (incremental effectiveness, FNs/100 patients for scenario 1, -4.09, and for scenario 2, -41) for both scenarios. The incremental cost-effectiveness ratios for scenario 1 and for scenario 2 were CND$1166 and CDN$116 per FN result averted per 100 patients, respectively. In conclusion, in the short-term, the incorporation of ultrasonography in a test set for diagnosis of haemophilic arthropathy substantially improved the diagnostic performance of this test set, however at an increased cost.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».