Cell‐free DNA noninvasive prenatal screening for aneuploidy versus conventional screening: A systematic review of economic evaluations
Notice bibliographique
Résumé
Although noninvasive prenatal testing (NIPT) for aneuploidies using cell-free fetal DNA in maternal blood has been reported to have a high accuracy, only little evidence about its cost-effectiveness is available. We systematically reviewed and assessed quality of economic evaluation studies published between January 1, 2009 and January 1, 2016 where NIPT was compared to the current screening practices consisting of biochemical markers with or without nuchal translucency (NT) and/or maternal age. We included 16 studies and we found that, at current level of NIPT prices, contingent NIPT provide the best value for money, especially for publicly funded screening programs. NIPT as first-line test was found not cost-effective in the majority of studies. The NIPT unit cost, the risk cut-offs for current screening practice, the screening uptake rates (first- and second-line screening) as well as the costs and uptake rates of invasive diagnostic screening were the most common uncertain variables. The overall quality of included studies was fair. Considering a possible drop in prices and an ongoing NIPT expansion to include other chromosomes abnormalities other than T21, T18, T13 and sex chromosomes aneuploidies, future research are needed to examine the potential cost-effectiveness of implementing NIPT as first-line test.
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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 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».