Cost-Effectiveness Analysis of Hp and New Gastric Cancer Screening Scoring System for Screening and Prevention of Gastric Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Gastric cancer is one of the most common gastrointestinal cancers. Early diagnosis can improve the 5-year survival rate. This study aimed to evaluate the cost-effectiveness of Helicobacter pylori (Hp) and a new gastric cancer screening scoring system (NGCS) in areas with a high incidence of gastric cancer. A decision-analytic Markov model was constructed based on the theory and method of cost-effectiveness analysis, which included three decisions: no screening, Hp screening, and NGCS screening. The uncertainty of each parameter in the model was determined using a one-way sensitivity analysis and probability sensitivity analysis. The results of the cost-effectiveness analysis revealed that the application of the NGCS had the highest cost-effectiveness, while the one-way sensitivity analysis revealed that the probability of intestinal metaplasia progression to dysplasia had the most significant effect on the incremental cost-effectiveness ratio. The probability sensitivity analysis concluded that the result of the NGCS having the highest cost-effectiveness was stable. Although the application of the NGCS will require upfront screening costs, it can significantly improve the detection rate of early gastric cancer and save the consequent long-term healthcare costs. It is practicable and can be popularized in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».