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Enregistrement W2889737978 · doi:10.71781/28397

Cost-effectiveness of NASH screening

2017· dissertation· en· W2889737978 sur OpenAlexfundaboutno aff
Éric Zhang

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory mediators and NSAID effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La stéatose hépatique non alcoolique (NAFLD) est la cause d’hépatopathie chronique la plus fréquente dans les pays occidentaux. Aucune étude n’a vérifié le rapport coûtefficacité du dépistage pour la stéatohépatite non-alcoolique (NASH), le stade avancé de la maladie. Nous avons réalisé une analyse coût-utilité des stratégies annuelles non invasives de dépistage, utilisant une perspective d’un système de soins canadien, dans la population générale et l’avons comparé à une population à haut risque composée de patients obèses et diabétiques. Les algorithmes de dépistage incluent des techniques bien étudiées notamment le «NAFLD fibrosis score», la technique «transient elastography» (TE), et l’imagerie «acoustic radiation force impulse» (ARFI) pour la détection de la fibrose avancée (≥ F3); et le test «plasma cytokeratin-18» (CK-18) pour la détection de la NASH. La biopsie du foie et l’élastographie par résonance magnétique (MRE) ont été comparées comme méthodes de confirmation. Les coûts en dollars canadiens furent corrigés en fonction de l’inflation et actualisés à un taux d'actualisation de 5%. Un rapport coût-efficacité différentiel (ICER) de ≤$C50,000 / année de vie pondérée par la qualité (QALY) a été considéré comme coûtefficace. Nous avons trouvé que par rapport à la stratégie sans dépistage annuel, le dépistage annuel avec l’algorithme NAFLD fibrosis score/TE/CK-18 et avec MRE comme méthode de confirmation pour la fibrose avancée, a donné un ICER de $C26,143 par année de vie pondérée par la qualité (QALY) gagnée. Le dépistage annuel dans les populations à haut risque obèses et diabétiques était encore plus coût-efficace, avec un ICER de $C9,051 et $C7,991 par QALY gagnée respectivement. La confirmation avec la biopsie du foie n’était pas coût-efficace. Notre modèle indique que le dépistage annuel pour la NASH peut être coût-efficace, particulièrement dans les populations obèses et diabétiques à haut risque.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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