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Enregistrement W3094140895 · doi:10.3390/ijns6040082

Challenges in Assessing the Cost-Effectiveness of Newborn Screening: The Example of Congenital Adrenal Hyperplasia

2020· review· en· W3094140895 sur OpenAlexaff
Scott D. Grosse, Guy Van Vliet

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Neonatal Screening · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSexual Differentiation and Disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCongenital adrenal hyperplasiaNewborn screeningMedicineCost effectivenessScreening testPediatricsIntensive care medicineEndocrinologyRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Generalizing about the cost-effectiveness of newborn screening (NBS) is difficult due to the heterogeneity of disorders included in NBS panels, along with data limitations. Furthermore, it is unclear to what extent evidence about cost-effectiveness should influence decisions to screen for specific disorders. Screening newborns for congenital adrenal hyperplasia (CAH) due to 21-hydroxylase deficiency can serve as a useful test case, since there is no global consensus on whether CAH should be part of NBS panels. Published and unpublished cost-effectiveness analyses of CAH screening have yielded mixed findings, largely due to differences in methods and data sources for estimating health outcomes and associated costs of early versus late diagnosis as well as between-country differences. Understanding these methodological challenges can help inform future analyses and could also help interested policymakers interpret the results of economic evaluations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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