The cost-effectiveness of neonatal screening for cystic fibrosis: an analysis of alternative scenarios using a decision model.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of neonatal screening for cystic fibrosis is widely debated in the United Kingdom and elsewhere, but the evidence available to inform policy is limited. This paper explores the cost-effectiveness of adding screening for cystic fibrosis to an existing routine neonatal screening programme for congenital hypothyroidism and phenylketonuria, under alternative scenarios and assumptions. METHODS: The study is based on a decision model comparing screening to no screening in terms of a number of outcome measures, including diagnosis of cystic fibrosis, life-time treatment costs, life years and QALYs gained. The setting is a hypothetical UK health region without an existing neonatal screening programme for cystic fibrosis. RESULTS: Under initial assumptions, neonatal screening (using an immunoreactive trypsin/DNA two stage screening protocol) costs 5,387 pound sterling per infant diagnosed, or 1.83 pound sterling per infant screened (1998 costs). Neonatal screening for cystic fibrosis produces an incremental cost-effectiveness of 6,864 pound sterling per QALY gained, in our base case scenario (an assumed benefit of a 6 month delay in the emergence of symptoms). A difference of 11 months or more in the emergence of symptoms (and mean survival) means neonatal screening is both less costly and produces better outcomes than no screening. CONCLUSION: Neonatal screening is expensive as a method of diagnosis. Neonatal screening may be a cost-effective intervention if the hypothesised delays in the onset of symptoms are confirmed. Implementing both antenatal and neonatal screening would undermine potential economic benefits, since a reduction in the birth incidence of cystic fibrosis would reduce the cost-effectiveness of neonatal screening.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».