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Enregistrement W2491994323 · doi:10.1097/iae.0000000000001235

AIMING FOR THE BULL'S EYE

2016· article· en· W2491994323 sur OpenAlexaff
Andrew J. McClellan, Jonathan S. Chang, William E. Smiddy

Notice bibliographique

RevueRetina · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Ocular Toxicity
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydroxychloroquineMedicineContext (archaeology)MedicaidCost–utility analysisOptometryHealth careCost effectivenessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Throughout medicine, the cost of various treatments has been increasingly studied with the result that certain management guidelines might be reevaluated in their context. Cost-utility is a term referring to the expense of preventing the loss of quality of life, quantified in dollars per quality-adjusted life year. In 2002, the American Academy of Ophthalmology published hydroxychloroquine screening recommendations which were revised in 2011. The purpose of this report is to estimate the cost-utility of these recommendations. METHODS: A hypothetical care model of screening for hydroxychloroquine retinopathy was formulated. The costs of screening components were calculated using 2016 Medicare fee schedules from the Centers for Medicare and Medicaid Services. RESULTS: The cost-utility of screening for hydroxychloroquine retinopathy with the 2011 American Academy of Ophthalmology guidelines was found to vary from 33,155 to 344,172 dollars per quality-adjusted life year depending on the type and number of objective screening tests chosen, practice setting, and the duration of hydroxychloroquine use. Screening had a more favorable cost-utility when the more sensitive and specific diagnostics were used, and for patients with an increased risk of toxicity. CONCLUSION: American Academy of Ophthalmology guidelines have a wide-ranging cost-utility. Prudent clinical judgment of risk stratification and tests chosen is necessary to optimize cost-utility without compromising the efficacy of screening.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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