The cost-effectiveness of schistosomiasis screening and treatment among recently resettled refugees to Canada: an economic evaluation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».