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Enregistrement W4313482834 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.49384

Cost-effectiveness of Universal School- and Community-Based Vision Testing Strategies to Detect Amblyopia in Children in Ontario, Canada

2023· article· en· W4313482834 sur OpenAlexaffabout
Afua O. Asare, Daphne Maurer, Agnes Wong, Natasha Saunders, Wendy J. Ungar

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptometryPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Screening for amblyopia in primary care visits is recommended for young children, yet screening rates are poor. Although the prevalence of amblyopia is low (3%-5%) among young children, universal screening in schools and mandatory optometric examinations may improve vision care, but the cost-effectiveness of these vision testing strategies compared with the standard in primary care is unknown. Objective: To evaluate the relative cost-effectiveness of universal school screening and mandated optometric examinations compared with standard care vision screening in primary care visits in Toronto, Canada, with the aim of detecting and facilitating treatment of amblyopia and amblyopia risk factors from the Ontario government's perspective. Design, Setting, and Participants: An economic evaluation was conducted from July 2019 to May 2021 using a Markov model to compare 15-year costs and quality-adjusted life-years (QALYs) between school screening and optometric examination compared with primary care screening in Toronto, Canada. Parameters were derived from published literature, the Ontario Schedule of Benefits and Fees, and the Kindergarten Vision Testing Program. A hypothetical cohort of 25 000 children aged 3 to 5 years was simulated. It was assumed that children in the cohort had irreversible vision impairment if not diagnosed by an optometrist. In addition, incremental costs and outcomes of 0 were adjusted to favor the reference strategy. Vision testing programs were designed to detect amblyopia and amblyopia risk factors. Main Outcomes and Measures: For each strategy, the mean costs per child included the costs of screening, optometric examinations, and treatment. The mean health benefits (QALYs) gained were informed by the presence of vision impairment and the benefits of treatment. Incremental cost-effectiveness ratios were calculated for each alternative strategy relative to the standard primary care screening strategy as the additional cost required to achieve an additional QALY at a willingness-to-pay threshold of $50 000 Canadian dollars (CAD) ($37 690) per QALY gained. Results: School screening relative to primary care screening yielded cost savings of CAD $84.09 (95% CI, CAD $82.22-$85.95) (US $63.38 [95% CI, US $61.97-$64.78]) per child and an incremental gain of 0.0004 (95% CI, -0.0047 to 0.0055) QALYs per child. Optometric examinations relative to primary care screening yielded cost savings of CAD $74.47 (95% CI, CAD $72.90-$76.03) (US $56.13 [95% CI, $54.95-$57.30]) per child and an incremental gain of 0.0508 (95% CI, 0.0455-0.0561) QALYs per child. At a willingness-to-pay threshold of CAD $50 000 (US $37 690) per QALY gained, school screening and optometric examinations were cost-effective relative to primary care screening in only 20% and 29% of iterations, respectively. Conclusions and Relevance: In this study, because amblyopia prevalence is low among young children and most children in the hypothetical cohort had healthy vision, universal school screening and optometric examinations were not cost-effective relative to primary care screening for detecting amblyopia in young children in Toronto, Canada. The mean added health benefits of school screening and optometric examinations compared with primary care screening did not warrant the resources used.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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