Screening for hepatitis B virus (HBV) prior to chemotherapy: A cost-effectiveness analysis.
Notice bibliographique
Résumé
6059 Background: Hepatitis B virus (HBV) reactivation during chemotherapy may lead to disruption of chemotherapy, hospitalization for hepatitis, or even death. Prophylactic therapy with lamivudine (LAM) has been shown to prevent HBV reactivation. However, screening for HBV is uncommon in practice, and it remains unclear whether its benefits will outweigh its costs and inconvenience. Methods: A decision analytic model was developed for patients with lymphoma to compare the clinical outcomes and costs over a 1-year horizon of 3 strategies for HBV screening prior to R-CHOP chemotherapy: (1) screen all patients for HBsAg (All), (2) screen patients identified as being high risk for HBV infection (HR), and (3) screen no one (None). Patients testing positive were given LAM until 6 months following completion of chemotherapy. Those not screened were initiated on LAM only when HBV hepatitis occurred. Risks for HBV hepatitis, recovery, HBV-related death, and lymphoma outcomes were derived from systematic literature review from 1997-2009. A third-party direct payer perspective in 2010 Canadian dollars was used. Results: See table. Screening all patients was the dominant strategy. It was both least costly and most effective in increasing the 1-year survival rate. This is likely because it reduced both hospitalization and death from HBV-related hepatitis, which are associated with considerable cost. The analysis was sensitive to the cost of HBsAg testing, the prevalence of HBsAg positivity in both the high risk and low risk groups, and the effectiveness of LAM in preventing reactivation. Conclusions: In patients receiving CHOP-R for lymphoma, screening all patients for HBV is more clinically effective and less costly than screening only high-risk patients or screening no patients. Further study is needed to examine the cost-effectiveness of screening of HBV in other settings. Outcome/strategy Screen all Screen HR Screen none Cost ($CDN 2010) $30,367 $30,371 $30,413 1-year survival rate (%) 0.8500 0.8497 0.8489 HBV hepatitis (per 1,000 patients) 0.4 1.8 6 HBV hepatitis requiring hospitalization (per 1,000 patients) 0.1 0.8 2.7 Hepatitis death (per 1,000 patients) 0 0.1 0.4
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».