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Enregistrement W2320198829 · doi:10.17795/ijcp-5443

Cost-Effectiveness of Three Rounds of Mammography Breast Cancer Screening in Iranian Women

2016· article· en· W2320198829 sur OpenAlexfundno aff
Shahpar Haghighat, Mohammad Esmaeil Akbari, Parvin Yavari, Mehdi Javanbakht, Shahram Ghaffari

Notice bibliographique

RevueIranian Journal of Cancer Prevention · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeef Cattle Research Council
Mots-clésMedicineMammographyBreast cancerBreast cancer screeningCost effectivenessQuality-adjusted life yearGynecologyMammography screeningCost–benefit analysisEconomic evaluationCancerMedical physicsFamily medicineInternal medicineRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer is the most common cancer in Iranian women as is worldwide. Mammography screening has been introduced as a beneficial method for reducing mortality and morbidity of this disease. OBJECTIVES: We developed an analytical model to assess the cost effectiveness of an organized mammography screening program in Iran for early detection of the breast cancer. PATIENTS AND METHODS: This study is an economic evaluation of mammography screening program among Iranian woman aged 40 - 70 years. A decision tree and Markov model were applied to estimate total quality adjusted life years (QALY) and lifetime costs. RESULTS: The results revealed that the incremental cost effectiveness ratio (ICER) of mammography screening in Iranian women in the first round was Int. $ 37,350 per QALY gained. The model showed that the ICER in the second and third rounds of screening program were Int. $ 141,641 and Int. $ 389,148 respectively. CONCLUSIONS: Study results identified that mammography screening program was cost-effective in 53% of the cases, but incremental cost per QALY in the second and third rounds of screening are much higher than the accepted payment threshold of Iranian health system. Thus, evaluation of other screening strategies would be useful to identify more cost-effective program. Future studies with new national data can improve the accuracy of our finding and provide better information for health policy makers for decision making.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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