An assessment of uncertainty using two different modelling techniques to estimate the cost effectiveness of mitigating radon in existing housing in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The burden of lung cancer associated with residential radon in existing housing can be reduced by interventions to screen and mitigate existing housing having radon levels above a mitigation threshold. The objective of this study is to estimate the cost effectiveness of radon interventions for screening and mitigation of existing housing for the 2016 population in Canada and to assess the structural uncertainty associated with the choice of model used in the cost-utility analysis. The incremental cost utility ratios are estimated using both a Markov cohort model and a discrete event simulation model. A societal perspective, a lifetime horizon and a discount rate of 1.5% are adopted. At a radon mitigation threshold of 200 (100) Bq/m3, the discounted ICERs for current rates of screening and mitigation of existing housing are 72,569 (68,758) $/QALY using a Markov cohort model and 84,828 (76,917) $/QALY using discrete event simulation. It appears that minimal structural uncertainty is associated with the choice of model used for this cost-utility analysis, and the cost effectiveness would improve at increased rates of radon testing and mitigation. The mitigation of radon in existing housing is estimated to be a practical policy option for reducing the associated lung cancer burden in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».