The cost-effectiveness of screening for colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Published decision analyses show that screening for colorectal cancer is cost-effective. However, because of the number of tests available, the optimal screening strategy in Canada is unknown. We estimated the incremental cost-effectiveness of 10 strategies for colorectal cancer screening, as well as no screening, incorporating quality of life, noncompliance and data on the costs and benefits of chemotherapy. METHODS: We used a probabilistic Markov model to estimate the costs and quality-adjusted life expectancy of 50-year-old average-risk Canadians without screening and with screening by each test. We populated the model with data from the published literature. We calculated costs from the perspective of a third-party payer, with inflation to 2007 Canadian dollars. RESULTS: Of the 10 strategies considered, we focused on three tests currently being used for population screening in some Canadian provinces: low-sensitivity guaiac fecal occult blood test, performed annually; fecal immunochemical test, performed annually; and colonoscopy, performed every 10 years. These strategies reduced the incidence of colorectal cancer by 44%, 65% and 81%, and mortality by 55%, 74% and 83%, respectively, compared with no screening. These strategies generated incremental cost-effectiveness ratios of $9159, $611 and $6133 per quality-adjusted life year, respectively. The findings were robust to probabilistic sensitivity analysis. Colonoscopy every 10 years yielded the greatest net health benefit. INTERPRETATION: Screening for colorectal cancer is cost-effective over conventional levels of willingness to pay. Annual high-sensitivity fecal occult blood testing, such as a fecal immunochemical test, or colonoscopy every 10 years offer the best value for the money in Canada.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».