Cost‐effectiveness of first‐trimester screening with early preventative use of aspirin in women at high risk of early‐onset pre‐eclampsia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pre-eclampsia (PE) remains a leading cause of maternal and fetal morbidity and mortality. A first-trimester screening algorithm predicting the risk of early-onset PE has been developed and validated. Early prediction coupled with initiation of aspirin at 11-13 weeks in women identified as high risk is effective at reducing the prevalence of early-onset PE. The aim of this study was to evaluate the cost-effectiveness of this first-trimester screening program coupled with early use of low-dose aspirin in women at high risk of developing early-onset PE, in comparison to current practice in Canada. METHODS: A decision analysis was performed based on a theoretical population of 387 516 live births in Canada in 1 year. The clinical and financial impact of early preventative screening using the Fetal Medicine Foundation algorithm for prediction of early-onset PE coupled with early (< 16 weeks) use of low-dose aspirin in those at high risk was simulated and compared with current practice using decision-tree analysis. The probabilities at each decision point and associated costs of utilized resources were calculated based on published literature and public databases. RESULTS: Of the theoretical 387 516 births per year, the estimated prevalence of early PE based on first-trimester screening and aspirin use was 705 vs 1801 cases based on the current practice. This was associated with an estimated total cost of C$9.52 million with the first-trimester screening program compared with C$23.91 million with current practice for the diagnosis and management of women with early-onset PE. This equals an annual cost saving to the Canadian healthcare system of approximately C$14.39 million. CONCLUSIONS: The implementation of a first-trimester screening program for PE and early intervention with aspirin in women identified as high risk for early PE has the potential to prevent a significant number of early-onset PE cases with a substantial associated cost saving to the healthcare system in Canada. Copyright © 2018 ISUOG. Published by John Wiley & Sons Ltd.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».