Economic Analysis of the Use of Anti-DFS70 Antibody Test in Patients with Undifferentiated Systemic Autoimmune Disease Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In patients with antinuclear antibodies (ANA) and undifferentiated features of systemic autoimmune disease, the coexistence of monospecific anti-dense fine speckled 70 (anti-DFS70) antibodies is associated with a lower risk of progression to overt disease. Therefore, they might help in correctly classifying ANA- positive patients and avoiding unnecessary followup diagnostic procedures. The aim of this study was to analyze the economic effect of the introduction of the anti-DFS70 antibody test in a hospital setting. METHODS: A case-control study was performed to detect monospecific anti-DFS70 antibodies in ANA-positive subjects with undifferentiated features (cases, n = 124) and with a defined systemic autoimmune disease (controls, n = 290). Based on current clinical practice, a decision tree was developed to represent the disease course of patients with undifferentiated features in the subsequent 3 years. A budget impact analysis (BIA) was performed to estimate the effect of implementing the screening for anti-DFS70 antibodies in the case group on the total costs. A sensitivity analysis was conducted to calculate the effect of the uncertainty of the input variables on the results. RESULTS: Among the 124 patients in the case group, 5 (4.0%) tested positive for anti-DFS70 antibodies versus 4/290 (1.4%) in the control group (p = not significant). The mean cost per patient under the current clinical practice decreased from €3274 to €3192 in our scenario. The BIA reports cost savings of €10,128. CONCLUSION: The introduction of anti-DFS70 antibody test would avoid unnecessary followup diagnostic procedures and minimize the use of health resources generated by suspicion of a potential systemic autoimmune disease.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| 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 | 0,000 | 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 ».