Is Adding HCV Screening to the Antenatal National Screening Program in Amsterdam, The Netherlands, Cost-Effective?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hepatitis C virus (HCV) infection can lead to severe liver disease. Pregnant women are already routinely screened for several infectious diseases, but not yet for HCV infection. Here we examine whether adding HCV screening to routine screening is cost-effective. METHODS: To estimate the cost-effectiveness of implementing HCV screening of all pregnant women and HCV screening of first-generation non-Western pregnant women as compared to no screening, we developed a Markov model. For the parameters of the model, we used prevalence data from pregnant women retrospectively tested for HCV in Amsterdam, the Netherlands, and from literature sources. In addition, we estimated the effect of possible treatment improvement in the future. RESULTS: The incremental costs per woman screened was €41 and 0.0008 life-years were gained. The incremental cost-effectiveness ratio (ICER) was €52,473 which is above the cost-effectiveness threshold of €50,000. For screening first-generation non-Western migrants, the ICER was €47,113. Best-case analysis for both scenarios showed ICERs of respectively €19,505 and €17,533. We estimated that if costs per treatment were to decline to €3,750 (a reduction in price of €31,000), screening all pregnant women would be cost-effective. CONCLUSIONS: Currently, adding HCV screening to the already existing screening program for pregnant women is not cost-effective for women in general. However, adding HCV screening for first-generation non-Western women shows a modest cost-effective outcome. Yet, best case analysis shows potentials for an ICER below €20,000 per life-year gained. Treatment options will improve further in the coming years, enhancing cost-effectiveness even more.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».