Modelling the cost effectiveness of non-alcoholic fatty liver disease risk stratification strategies in the community setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is highly prevalent worldwide. Identifying high-risk patients is critical to best utilize limited health care resources. We established a community-based care pathway using 2D ultrasound shear wave elastography (SWE) to identify high risk patients with NAFLD. Our objective was to assess the cost-effectiveness of various non-invasive strategies to correctly identify high-risk patients. METHODS: A decision-analytic model was created using a payer's perspective for a hypothetical patient with NAFLD. FIB-4 [≥1.3], NAFLD fibrosis score (NFS) [≥-1.455], SWE [≥8 kPa], transient elastography (TE) [≥8 kPa], and sequential strategies with FIB-4 or NFS followed by either SWE or TE were compared to identify patients with either significant (≥F2) or advanced fibrosis (≥F3). Model inputs were obtained from local data and published literature. The cost/correct diagnosis of advanced NAFLD was obtained and univariate sensitivity analysis was performed. RESULTS: For ≥F2 fibrosis, FIB-4/SWE cost $148.75/correct diagnosis while SWE cost $276.42/correct diagnosis, identifying 84% of patients correctly. For ≥F3 fibrosis, using FIB-4/SWE correctly identified 92% of diagnoses and dominated all other strategies. The ranking of strategies was unchanged when stratified by normal or abnormal ALT. For ≥F3 fibrosis, the cost/correct diagnosis was less in the normal ALT group. CONCLUSIONS: SWE based strategies were the most cost effective for diagnosing ≥F2 fibrosis. For ≥F3 fibrosis, FIB-4 followed by SWE was the most effective and least costly strategy. Further evaluation of the timing of repeating non-invasive strategies are required to enhance the cost-effective management of NAFLD.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».