MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3130687692 · doi:10.9778/cmajo.20190057

The cost-effectiveness of schistosomiasis screening and treatment among recently resettled refugees to Canada: an economic evaluation

2021· article· en· W3130687692 sur OpenAlexaffvenueabout
John A. Webb, Gabriel E. Fabreau, Eldon Spackman, Stephen Vaughan, Kerry McBrien

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatchful waitingRefugeeMedicineSchistosomiasisPopulationEconomic evaluationCost effectivenessIntensive care medicineEnvironmental healthImmunologyGeographyInternal medicinePathologyRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: parasite when they arrive in Canada. We assessed, from a systemic perspective, which of the following management strategies by health care providers is cost-effective: testing for schistosomiasis and treating if the individual is infected, treating presumptively or waiting for symptoms to emerge. METHODS: We constructed a decision-tree model to examine the cost-effectiveness of 3 management strategies: watchful waiting, screening and treatment, and presumptive treatment. We obtained data for the model from the literature and other sources, to predict deaths and chronic complications caused by schistosomiasis, as well as costs and net monetary benefit. RESULTS: Presumptive treatment was cost-saving if the prevalence of schistosomiasis in the target population was greater than 2.1%. In our baseline analysis, presumptive treatment was associated with an increase of 0.156 quality-adjusted life years and a cost saving of $405 per person, compared with watchful waiting. It was also more effective and less costly than screening and treatment. INTERPRETATION: Among recently resettled refugees and asylum claimants in Canada, from countries where schistosomiasis is endemic, presumptive treatment was predicted to be less costly and more effective than watchful waiting or screening and treatment. Our results support a revision of the current Canadian recommendations.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCMAJ OpenMême sujetParasites and Host InteractionsTravaux en français237 207