Cost-effectiveness analysis of colorectal cancer screening in a low incidence country
Notice bibliographique
Résumé
Background: Colorectal cancer (CRC) screening is cost-effective in many Western countries, and many have successfully implemented CRC screening programs. For countries with a lower CRC incidence, like Saudi Arabia, the value of CRC screening is less evident and requires careful weighing of harms, benefits, and costs. Methods: We used the MISCAN-Colon microsimulation model to simulate a male and female cohort with life expectancy and CRC risk as observed in Saudi Arabia. For both cohorts, we evaluated strategies without screening, with annual or biennial faecal immunochemical testing (FIT), and with 10-yearly or once-only colonoscopy. We also considered different start and end ages of screening. For both cohorts, we estimated lifetime costs and effects of each strategy. We then identified a set of potentially cost-effective strategies using incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) defined as the additional cost per additional quality-adjusted life year (QALY). Results: Without CRC screening, an estimated 14 per 1,000 males would develop CRC during their lifetime and 9 would die from CRC. Several strategies proved potentially cost-effective including biennial FIT at ages 55-65 (ICER of $7,400), once-only colonoscopy at age 55 (ICER of $7,700), and 10-yearly colonoscopy at ages 50-65, 45-65, and 45-75 (ICERs of $34,000, 71,000, and 375,000, respectively). For females, risk of CRC was lower and CRC screening was therefore less cost-effective, but efficient strategies were largely similar. Conclusions: Despite low CRC incidence in Saudi Arabia, some FIT or colonoscopy screening strategies may meet reasonable thresholds of cost-effectiveness. The optimal strategy will depend on multiple factors including the willingness to pay per QALY, the colonoscopy capacity, and the accepted budget impact.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».