Cost‐Effectiveness of Various Diagnostic Approaches for Occupational Asthma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diagnosis of occupational asthma (OA) by specific inhalation challenge (SIC) can be costly and is not always available. The use of sputum testing to avoid this in some patients may be a more cost-effective alternative. OBJECTIVES: To compare the cost-effectiveness of SIC with serial measurements of sputum cell counts (sputum testing) and peak expiratory flow (PEF) monitoring. METHODS: Clinical data and testing costs for OA in 49 patients were collected during a previously published trial, modelled and compared using TreeAge Pro. Clinical outcome was the percentage of accurately diagnosed patients, using SIC as the gold standard. The PEF approach used the most accurate assessment of five experts who were blinded to SIC results. Differences in the proportion of eosinophils during periods on and off work were used for the sputum testing approach and in PEF/sputum for the combined approach. Unit costs were estimated from charges in Canadian hospitals. Data were analyzed by one-way and two-way analyses, and by probabilistic sensitivity analysis using a Monte Carlo simulation technique. RESULTS: The PEF approach had an estimated accuracy of 52% and cost $365 per patient tested. Compared with PEF monitoring, sputum testing was more accurate and cost an estimated $255 for each additional OA patient correctly diagnosed. SIC costs per additional correct diagnosis were $11,032 compared with sputum testing and $6,458 compared with PEF monitoring. The combined PEF/sputum testing approach was not cost-effective in the base case analysis, but cannot be excluded according to probabilistic sensitivity analyses. CONCLUSIONS: Although SIC remains the reference test to diagnose OA, when this test is not available, sputum testing is a cost-effective alternative to PEF for diagnosis of OA.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».