Priorities among effective clinical preventive services in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the long-standing experience of rating the evidence for clinical preventive services, the delivery of effective clinical preventive services in Canada and elsewhere is less than optimal. We outline an approach used in British Columbia to assist in determining which effective clinical preventive services are worth doing. METHODS: We calculated the clinically preventable burden and cost-effectiveness for 28 clinical preventive services that received a 'strong or conditional (weak) recommendation for' by the Canadian Task Force on Preventive Health Care or an 'A' or 'B' rating by the United States Preventive Services Task Force. Clinically preventable burden is the total quality adjusted life years that could be gained if the clinical preventive services were delivered at recommended intervals to a British Columbia birth cohort of 40,000 individuals over the years of life that the service is recommended. Cost-effectiveness is the net cost per quality adjusted life year gained. RESULTS: Clinical preventive services with the highest population impact and best value for money include services that address tobacco use in adolescents and adults, exclusive breastfeeding, and screening for hypertension and other cardiovascular disease risk factors followed by appropriate pharmaceutical treatment. In addition, alcohol misuse screening and brief counseling, one-time screening for hepatitis C virus infection in British Columbia adults born between 1945 and 1965, and screening for type 2 diabetes approach these high-value clinical preventive services. CONCLUSIONS: These results enable policy makers to say with some confidence what preventive manoeuvres are worth doing but further work is required to determine the best way to deliver these services to all those eligible and to establish what supportive services are required. After all, if a clinical preventive service is worth doing, it is worth doing well.
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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 | 0,023 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».