The Cost-effectiveness of Screening for Chronic Hepatitis B Infection in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis B virus (HBV) continues to cause significant morbidity and mortality in the United States. Current guidelines suggest screening populations with a prevalence of ≥2%. Our objective was to determine whether this screening threshold is cost-effective and whether screening lower-prevalence populations might also be cost-effective. METHODS: We developed a Markov state transition model to examine screening of asymptomatic outpatients in the United States. The base case was a 35-year-old man living in a region with an HBV infection prevalence of 2%. Interventions (versus no screening) included screening for Hepatitis B surface antigen followed by treatment of appropriate patients with (1) pegylated interferon-α2a for 48 weeks, (2) a low-cost nucleoside or nucleotide agent with a high rate of developing viral resistance for 48 weeks, (3) prolonged treatment with low-cost, high-resistance nucleoside or nucleotide, or (4) prolonged treatment with a high-cost nucleoside or nucleotide with a low rate of developing viral resistance. Effectiveness was measured in quality-adjusted life years (QALYs) and costs in 2008 US dollars. RESULTS: Screening followed by treatment with a low-cost, high-resistance nucleoside or nucleotide was cost-effective ($29,230 per QALY). Sensitivity analyses revealed that screening costs <$50,000 per QALY in extremely low-risk populations unless the prevalence of chronic HBV infection is <.3%. CONCLUSIONS: The 2% threshold for prevalence of chronic HBV infection in current Centers for Disease Control and Prevention/US Public Health Service screening guidelines is cost-effective. Furthermore, screening of adults in the United States in lower-prevalence populations (eg, as low as .3%) also is likely to be cost-effective, suggesting that current health policy should be reconsidered.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».