Cost-effectiveness of mammography from a publicly funded health care system perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The implementation of population-wide breast cancer screening programs has important budget implications. We evaluated the cost-effectiveness of various breast cancer screening scenarios in Canada from a publicly funded health care system perspective using an established breast cancer simulation model. METHODS: Breast cancer incidence, outcomes and total health care system costs (screening, investigation, diagnosis and treatment) for the Canadian health care environment were modelled. The model predicted costs (in 2012 dollars), life-years gained and quality-adjusted life-years (QALYs) gained for 11 active screening scenarios that varied by age range for starting and stopping screening (40-74 yr) and frequency of screening (annual, biennial or triennial) relative to no screening. All outcomes were discounted. Marginal and incremental cost-effectiveness analyses were conducted. One-way sensitivity analyses of key parameters assessed robustness. RESULTS: The lifetime overall costs (undiscounted) to the health care system for annual screening per 1000 women ranged from $7.4 million (for women aged 50-69 yr) to $10.7 million (40-74 yr). For biennial and triennial screening per 1000 women (aged 50-74 yr), costs were less, at about $6.1 million and $5.3 million, respectively. The incremental cost-utility ratio varied from $36 981/QALY for triennial screening in women aged 50-69 versus no screening to $38 142/QALY for biennial screening in those aged 50-69 and $83 845/QALY for annual screening in those aged 40-74. INTERPRETATION: Our economic analysis showed that both benefits of mortality reduction and costs rose together linearly with the number of lifetime screens per women. The decision on how to screen is related mainly to willingness to pay and additional considerations such as the number of women recalled after a positive screening result.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».