Modelling the long-term effects of an active case finding programme for undiagnosed COPD
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: More cases of undiagnosed COPD are found through active case-finding than routine care. The long-term cost-effectiveness of early diagnosis however remains unclear. Methods: Using data from the TargetCOPD case finding trial and published literature, a Markov model was built to evaluate the potential costs and benefits over a lifetime of implementing an active programme of case finding among ever smokers, screened initially at age 40 years at 3-yearly intervals, compared with routine care. Our model considered the natural progression of the disease in both undiagnosed and diagnosed patients, the effect of treatment and accounted for age, sex and incidence of COPD. The primary outcome of the analysis was the Incremental Cost Effectiveness Ratio (ICER) representing the additional cost incurred for every Quality Adjusted Life Year (QALY) gained. Probabilistic sensitivity analyses were undertaken. Results: Preliminary results suggest that an active case-finding programme was more cost-effective than routine practice (£10,996 per QALY) with 99% probability of being cost-effective at an ICER threshold of £20,000 per QALY gained. It became not cost-effective if response rates to postal questionnaires dropped from 32% to 9% or attendance at spirometry assessments reduced to 31% from 63%. The model was relatively insensitive to different estimates of treatment effects on disease progression, mortality and exacerbation rates. Conclusion: Three yearly active case finding is more cost-effective than routine practice over the lifetime of a high-risk population even under strongly conservative estimates.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».