<scp>Cost‐effectiveness</scp> of noninvasive fetal <scp>RhD</scp> blood group genotyping in nonalloimmunized and alloimmunized pregnancies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to determine the cost-effectiveness of noninvasive fetal RhD blood group genotyping in nonalloimmunized and alloimmunized pregnancies in Canada. STUDY DESIGN AND METHODS: We developed two probabilistic state-transition (Markov) microsimulation models to compare fetal genotyping followed by targeted management versus usual care (i.e., universal Rh immunoglobulin [RhIG] prophylaxis in nonalloimmunized RhD-negative pregnancies, or universal intensive monitoring in alloimmunized pregnancies). The reference case considered a healthcare payer perspective and a 10-year time horizon. Sensitivity analysis examined assumptions related to test cost, paternal screening, subsequent pregnancies, other alloantibodies (e.g., K, Rh c/C/E), societal perspective, and lifetime horizon. RESULTS: Fetal genotyping in nonalloimmunized pregnancies (at per-sample test cost of C$247/US$311) was associated with a slightly higher probability of maternal alloimmunization (22 vs. 21 per 10,000) and a reduced number of RhIG injections (1.427 vs. 1.795) than usual care. It was more expensive (C$154/US$194, 95% Credible Interval [CrI]: C$139/US$175-C$169/US$213) and had little impact on QALYs (0.0007, 95%CrI: -0.01-0.01). These results were sensitive to the test cost (threshold achieved at C$88/US$111), and inclusion of paternal screening. Fetal genotyping in alloimmunized pregnancies (at test cost of C$328/US$413) was less expensive (-C$6280/US$7903, 95% CrI: -C$6325/US$7959 to -C$6229/US$7838) and more effective (0.19 QALYs, 95% CrI 0.17-0.20) than usual care. These cost savings remained robust in sensitivity analyses. DISCUSSION: Noninvasive fetal RhD genotyping saves resources and represents good value for the management of alloimmunized pregnancies. If the cost of genotyping is substantially decreased, the targeted intervention can become a viable option for nonalloimmunized pregnancies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».