COST-EFFECTIVENESS OF COMPUTED TOMOGRAPHY COLONOGRAPHY IN COLORECTAL CANCER SCREENING: A SYSTEMATIC REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The European Code Against Cancer recommends individuals aged ≥ 50 should participate in colorectal cancer screening. CT-colonography (CTC) is one of several screening tests available. We systematically reviewed evidence on, and identified key factors influencing, cost-effectiveness of CTC screening. METHODS: PubMed, Medline, and the Cochrane library were searched for cost-effectiveness or cost-utility analyses of CTC-based screening, published in English, January 1999 to July 2010. Data was abstracted on setting, model type and horizon, screening scenario(s), comparator(s), participants, uptake, CTC performance and cost, effectiveness, ICERs, and whether extra-colonic findings and medical complications were considered. RESULTS: Sixteen studies were identified from the United States (n = 11), Canada (n = 2), and France, Italy, and the United Kingdom (1 each). Markov state-transition (n = 14) or microsimulation (n = 2) models were used. Eleven considered direct medical costs only; five included indirect costs. Fourteen compared CTC with no screening; fourteen compared CTC with colonoscopy-based screening; fewer compared CTC with sigmoidoscopy (8) or fecal tests (4). Outcomes assessed were life-years gained/saved (13), QALYs (2), or both (1). Three considered extra-colonic findings; seven considered complications. CTC appeared cost-effective versus no screening and, in general, flexible sigmoidoscopy and fecal occult blood testing. Results were mixed comparing CTC to colonoscopy. Parameters most influencing cost-effectiveness included: CTC costs, screening uptake, threshold for polyp referral, and extra-colonic findings. CONCLUSION: Evidence on cost-effectiveness of CTC screening is heterogeneous, due largely to between-study differences in comparators and parameter values. Future studies should: compare CTC with currently favored tests, especially fecal immunochemical tests; consider extra-colonic findings; and conduct comprehensive sensitivity analyses.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».