The economics of precision health: preventing air pollution-induced exacerbation in asthma
Notice bibliographique
Résumé
The demonstrable value of precision medicine, in the context of common environmental exposures, has scarcely been explored. This study evaluated the cost effectiveness of a preventive personalised intervention to reduce the adverse effect of air pollution in the context of asthma. A decision-analytic model was used to conduct a cost-utility analysis of prevention interventions in case of acute exposure to air pollution in mild asthma. Three different strategies, as follows, were compared: no preventive intervention; precision health strategy based on information from genotype testing, followed with treating high-risk patients; and prescribing additional medication to all mild asthmatics as a preventive intervention. The costs and quality-adjusted life years (QALYs) in the base case and alternative scenarios were obtained through probabilistic analysis. The results showed that the precision prevention intervention (anticipatory intervention for asthmatics, guided by relevant genetic abnormality, in the face of acute air pollution) is a cost-effective strategy compared with no such intervention, with an incremental cost-effectiveness ratio of CAD 49 555 per QALY. Furthermore, this strategy is a dominant strategy compared with an intervention that prescribes medication indiscriminately to all asthmatics. The incorporation of genomic testing to stratify risk of asthmatics to pollution-driven exacerbations, and then tailoring a preventive intervention accordingly, may be cost effective relative to untailored methods. These results lend plausibility to the use of precision medicine for limiting asthma exacerbation in the context of air pollution and, potentially, other exposures.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».