Cost-effectiveness of annual versus biennial screening mammography for women with high mammographic breast density
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The sensitivity of screening mammography is much lower among women who have dense breast tissue, compared with women who have largely fatty breasts, and they are also at much higher risk of developing the disease. Increasing mammography screening frequency from biennially to annually has been suggested as a policy option to address the elevated risk in this population. The purpose of this study was to assess the cost-effectiveness of annual versus biennial screening mammography among women aged 50-79 with dense breast tissue. METHODS: A Markov model was constructed based on screening, diagnostic, and treatment pathways for the population-based screening and cancer care programme in British Columbia, Canada. Model probabilities and screening costs were calculated from screening programme data. Costs for breast cancer treatment were calculated from treatment data, and utility values were obtained from the literature. Incremental cost-effectiveness was expressed as cost per quality adjusted life year (QALY), and probabilistic sensitivity analysis was conducted. RESULTS: Compared with biennial screening, annual screening generated an additional 0.0014 QALYs (95% CI: -0.0480-0.0359) at a cost of $819 ($ = Canadian dollars) per patient (95% CI: 506-1185), resulting in an incremental cost effectiveness ratio of $565,912/QALY. Annual screening had a 37.5% probability of being cost-effective at a willingness-to-pay threshold of $100,000/QALY. CONCLUSION: There is considerable uncertainty about the incremental cost-effectiveness of annual mammography. Further research on the comparative effectiveness of screening strategies for women with high mammographic breast density is warranted, particularly as digital mammography and density measurement become more widespread, before cost-effectiveness can be reevaluated.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».