Colorectal Cancer Surveillance in Patients with Inflammatory Bowel Disease and Primary Sclerosing Cholangitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The cost-effectiveness of annual colonoscopy for detection of colorectal neoplasia among patients with inflammatory bowel disease (IBD) and primary sclerosing cholangitis (PSC) is uncertain. The aim of this study was to determine whether annual colonoscopy among patients with IBD-PSC is cost-effective compared with less frequent intervals from the perspective of a publicly funded health care system. METHODS: A cost-utility analysis using a Markov model was used to simulate a 35-year-old patient with a 10-year history of well-controlled IBD and a recent diagnosis of concomitant PSC. The following strategies were compared: no surveillance, colonoscopy every 5 years, biennial colonoscopy, and annual colonoscopy. Outcome measures included: costs, number of cases of dysplasia found, number of cancers found and missed, deaths, quality-adjusted life-years (QALYs) gained, and the incremental cost per QALY gained. RESULTS: In the base-case analysis, no surveillance was the least expensive and least effective strategy. Compared with no surveillance, the cost per QALY of surveillance every 5 years was CAD $15,021. The cost per QALY of biennial surveillance compared with surveillance every 5 years was CAD $37,522. Annual surveillance was more effective than biennial surveillance, but at an incremental cost of CAD $174,650 per QALY gained compared with biennial surveillance. CONCLUSIONS: More frequent colonoscopy screening intervals improve effectiveness (i.e., detects more cancers and prevents additional deaths), but at higher cost. Health systems must consider the opportunity costs associated with different surveillance colonoscopy intervals when deciding which strategy to implement among patients with IBD-PSC.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».