Iron deficiency screening for children at 18 months: a cost-utility analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The peak prevalence of iron deficiency is in children 6 months to 3 years of age, a sensitive period for neurodevelopment. Our study objective was to examine the cost-utility of a proposed iron deficiency screening program for 18-month-old children. METHODS: We used a decision tree model to estimate the costs in 2019 Canadian dollars and quality-adjusted life years (QALYs) associated with 3 iron deficiency screening strategies: no screening, universal screening and targeted screening for a high-risk population. We used a societal perspective and assessed lifetime QALY gains. We derived outcomes from the literature and prospectively collected data. We performed one-way and probabilistic sensitivity analyses to assess parameter uncertainty. RESULTS: The incremental costs to society of universal and targeted screening programs compared to no screening were $2286.06/QALY and $1676.94/QALY, respectively. With a willingness-to-pay threshold of $50 000/QALY, both programs were cost-effective. Compared to a targeted screening program, a universal screening program would cost an additional $2965.96 to gain 1 QALY, which renders it a cost-effective option. The study findings were robust to extensive sensitivity analyses. INTERPRETATION: A proposed universal screening program for iron deficiency would be cost-effective over the lifespan compared to both no screening (current standard of care) and a targeted screening program for children at high risk. Policy-makers and physicians may consider expanding the recommended 18-month enhanced well-baby visit to include screening for iron deficiency.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».