Acute Appendicitis in Young Children: Cost-effectiveness of US versus CT in Diagnosis—A Markov Decision Analytic Model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the cost-effectiveness of different imaging strategies in the diagnosis of pediatric appendicitis by using a decision analytic model. MATERIALS AND METHODS: Approval for this retrospective study based on literature review was not required by the institutional Research Ethics Board. A Markov decision model was constructed by using costs, utilities, and probabilities from the literature. The risk of radiation-induced cancer was modeled by using the Biological Effects of Ionizing Radiation VII report, which is based primarily on data from atomic bomb survivors. The three imaging strategies were ultrasonography (US), computed tomography (CT), and US followed by CT if the initial US study was negative. The model simulated the short-term and long-term outcomes of the patients, calculating the average quality-adjusted life span and health care costs. RESULTS: For a single abdominal CT study in a 5-year-old child, the lifetime risk of radiation-induced cancer would be 26.1 per 100,000 in female and 20.4 per 100,000 in male patients. In the base-case analysis, US followed by CT was the most costly and most effective strategy, CT was the second-most costly and second-most effective strategy, and US was the least costly and least effective strategy. The incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) of CT to US and of US followed by CT to US were both well below the societal willingness-to-pay threshold of $50,000 (in U.S. dollars). The ICER of US followed by CT to CT was less than $10,000 in both male and female patients. CONCLUSION: In a Markov-based decision model of pediatric appendicitis, the most cost-effective method of imaging pediatric appendicitis was to start with a US study and follow each negative US study with a CT examination.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».