PP36 Early Diagnosis And Treatment Of Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Screening for psoriatic arthritis (PsA) is expected to identify patients at earlier stages of the disease. Early treatment is expected to slow disease progression and delay the need for biologic therapy. This study estimated the cost-effectiveness of screening tools for PsA in Canada. Methods: A Markov model was built to estimate the associated costs and quality-adjusted life-years (QALYs) of screening tools for PsA in patients using topical treatment for psoriasis. The screening tools included: the Toronto Psoriatic Arthritis Screening (ToPAS) questionnaire; the Psoriasis Epidemiology Screening Tool (PEST); the Psoriatic Arthritis Screening and Evaluation (PASE) questionnaire; and the Early ARthritis for Psoriatic patients (EARP) questionnaire. Health states were defined by disability levels, as measured by the Health Assessment Questionnaire (HAQ), and state transition was modeled according to annual disease progression. Screening was assumed to be effective during a 2-year sojourn period. Incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) were estimated based on health-state specific costs and utilities. A probabilistic analysis was undertaken to account for parameter uncertainty. All results were compared with the commonly cited cost-effectiveness threshold of CAD 50,000 (USD 37, 600) per additional QALY. Results: Screening with the ToPAS questionnaire resulted in cost savings compared with no screening or the EARP questionnaire, with a total cost of CAD 30,706 (USD 23,090) and 17.29 QALYs. The PEST dominated the PASE questionnaire and was more costly and more effective than the ToPAS questionnaire, with an ICER of CAD 312,398 (USD 234,909). The results were most sensitive to test sensitivity and specificity, HAQ progression, and average HAQ score at diagnosis and the start of biologic therapy. A scenario analysis tested screening efficacy for a 1-year period before diagnosis, with the ToPAS questionnaire remaining the most cost-effective option. Conclusions: Screening was cost-effective compared with no screening at the commonly used cost-effectiveness threshold of CAD 50,000 (USD 37, 600). Value of information analyses will be useful for determining the need to collect further information around test accuracy parameters.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».