A Cost-Effectiveness Analysis of Prenatal Screening Strategies for Down Syndrome
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate which Down syndrome screening strategy is the most cost-effective. METHODS: Using decision-analysis modeling, we compared the cost-effectiveness of 9 screening strategies for Down syndrome: 1) no screening, 2) first-trimester nuchal translucency (NT) only, 3) first-trimester combined NT and serum screen, 4) first-trimester serum only, 5) quadruple screen, 6) integrated screening, 7) sequential screening, 8) integrated serum only, or 9) maternal age. Costs included cost of tests and resources used for raising a child with Down syndrome. One-way and multiway sensitivity analyses were performed for all model variables. The main outcome measures were cost per Down syndrome case detected, rate of delivering a liveborn neonate with Down syndrome, and rate of diagnostic procedure-related pregnancy loss for each strategy. RESULTS: Sequential screening detected more Down syndrome cases compared with the other strategies, but it had a higher procedure-related loss rate. Integrated serum screening was the most cost-effective strategy. Sensitivity analyses revealed the model to be robust over a wide range of values for the variables. The addition of the cost of genetic sonogram to the second-trimester strategies resulted in first-trimester combined screening becoming the most cost-effective strategy. CONCLUSION: Within our baseline assumptions, integrated serum screening was the most cost-effective screening strategy for Down syndrome. If the cost of nuchal translucency is less than dollars 57 or when genetic sonogram is included in the second-trimester strategies, first-trimester combined screening became the most cost-effective strategy. LEVEL OF EVIDENCE: III.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle