Using Cost-Effectiveness Analysis to Quantify the Value of Genomic-Based Diagnostic Tests: Recommendations for Practice and Research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: New sequencing technologies allow increased opportunities to use genomic-based diagnostic tests (genomic tests) in routine clinical practice, which will impact healthcare budgets and patients' outcomes. This article aims to generate a list of recommendations on how the principles and methods of cost-effectiveness analysis (CEA) can be used to quantify the costs and benefits of genomic tests. METHODS: A systematic literature search identified publications describing the use of CEA to evaluate genomic tests. Data were extracted as key concepts to produce a thematic list of previously described challenges and solutions to using CEA to evaluate genomic tests. Defining features of evaluating genomic tests were categorized into a list of key recommendations for applying methods in practice and for research needs. RESULTS: Features producing challenges in the implementation of CEA to evaluate genomic tests were as follows: the ability of the tests to diagnose multiple disorders; potential consequences for future generations suggesting an infinite time horizon; and the potential need to consider nonhealth benefits. CONCLUSIONS: CEA was identified as an appropriate evaluative framework for genomic tests, although standard methods may need modification and important method research questions remain. Key recommendations suggest a need for research to reflect: sharing genomic information across generations; genomic tests for multiple disorders; and health and nonhealth benefits.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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.
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 découle