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Enregistrement W4307270178 · doi:10.33590/emjinnov/10035977

CT Colonography Versus Optical Colonoscopy: Cost-Effectiveness in Colorectal Cancer Screening

2022· article· en· W4307270178 sur OpenAlexaffabout
Orysya Svystun, Marilyn Zeman, Michael Seidler, Christopher Fung

Notice bibliographique

RevueEMJ Innovation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColonoscopyContext (archaeology)Colorectal cancerCost effectivenessAsymptomaticPopulationColorectal cancer screeningRadiologyCancerInternal medicineMedical physicsRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: CT colonography (CTC) has been accepted as an optical colonoscopy (OC) alternative for colorectal cancer (CRC) screening by some guidelines, while others maintain that the data is insufficient. CTC’s less invasive nature may improve compliance; however, cost and need for colonoscopy, if lesions are detected, remain an obstacle for implementation. As a result, the authors set out to determine the cost-effectiveness of CTC in the context of its drawbacks and advantages when compared with OC within a Canadian context. Methods: Using a decision analysis software, an economic analysis was performed comparing CTC to OC for CRC screening in asymptomatic patients. The 10-year primary outcome measure was study cost, cost difference of screening 100,000 patients, and the cost of one quality adjusted life year gained. The sensitivities, specificities, and polyp prevalence rates were derived from literature. The cost of each test was derived from local data. Results: Local cost of OC is 764.36 CAD compared to 580.01 CAD for CTC. In the case of a normal OC, reassessment would not be necessary for 10 years, whereas in an asymptomatic average-risk population CTC must be repeated every 5 years. The incremental cost-effectiveness ratio, or the additional cost per life year of OC compared to CTC was calculated to be 3,390.76 CAD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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