Cost-Effectiveness Analysis of Non-invasive Prenatal Testing for Down Syndrome in China
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There is little evidence in China regarding the cost-effectiveness of non-invasive prenatal testing (NIPT) for Down syndrome (DS). This study aims to evaluate the cost-effectiveness of NIPT and provide evidence to inform decision-making. METHODS: To determine the cost-effectiveness of NIPT for DS, a decision-analytic model was developed using the TreeAge Pro software from a societal perspective in a simulated cohort of 10 000 pregnant women. Main indicators were based on field surveys from sampled hospitals in four locations in China and a literature review. RESULTS: The conventional maternal serum screening (CMSS) strategy, contingent screening strategy (NIPT delivered to high risk pregnant women after CMSS), and universal screening strategy could prevent 3.02, 7.53, and 9.97 DS births, respectively. NIPT would decrease unnecessary invasive procedures, resulting in fewer procedure-related miscarriages. The cost-effectiveness ratio of the contingent screening strategy was the lowest. When compared with the CMSS strategy, the incremental cost per DS birth averted by the contingent screening strategy and universal screening strategy were USD 20,160 and 352,388, respectively. One-way sensitivity analysis showed that, if the cost of NIPT could be decreased to USD 76.92, the cost-effectiveness ratio of the universal screening strategy would be lower than the CMSS strategy. CONCLUSIONS: Although NIPT has the merits of greater effectiveness and safety, CMSS is unlikely to be replaced by NIPT at this time because of NIPT's higher cost. Contingent screening may be an appropriate strategy to balance the effectiveness and cost factors of the new genetic testing technology.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».