Hepatitis B Virus Screening Before Chemotherapy for Lymphoma: A Cost-Effectiveness Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Hepatitis B virus (HBV) reactivation is a potentially fatal complication of chemotherapy that can be largely prevented with antiviral prophylaxis. It remains unclear whether HBV screening is cost effective. METHODS: A decision model was developed to compare the clinical outcomes, costs, and cost effectiveness of three HBV screening strategies for patients with lymphoma before R-CHOP (rituximab plus cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, and prednisone) chemotherapy: screen all patients for hepatitis B surface antigen (HBsAg; Screen-All), screen patients identified as being at high risk for HBV infection (Screen-HR), and screen no one (Screen-None). Patients testing positive were administered antiviral therapy until 6 months after completion of chemotherapy. Those not screened were initiated on antiviral therapy only if HBV hepatitis occurred. Probabilities of HBV and lymphoma outcomes were derived from systematic literature review. A third-party payer perspective was adopted, costs were expressed in 2011 Canadian dollars, and a 1-year time horizon was used. RESULTS: Screen-All was the dominant strategy. It was least costly at $32,589, compared with $32,598 for Screen-HR and $32,657 for Screen-None. It was also associated with the highest 1-year survival rate at 84.99%, compared with 84.96% for Screen-HR and 84.86% for Screen-None. The analysis was sensitive to the prevalence of HBsAg positivity in the low-risk population, with Screen-HR becoming least costly when this value was ≤ 0.20%. CONCLUSION: In patients receiving R-CHOP for lymphoma, screening all patients for HBV reduces the rate of HBV reactivation (10-fold) and is less costly than screening only high-risk patients or screening no patients.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».