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Enregistrement W4380715581 · doi:10.1093/ckj/sfad137

Cost-effectiveness of screening for chronic kidney disease in the general adult population: a systematic review

2023· review· en· W4380715581 sur OpenAlexaboutno aff
See Cheng Yeo, Hankun Wang, Gary Yee Ang, Chee Kong Lim, Xin Yi Ooi

Notice bibliographique

RevueClinical Kidney Journal · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseCost effectivenessSystematic reviewCochrane LibraryMEDLINEPopulationIntensive care medicineMeta-analysisQuality-adjusted life yearIncidence (geometry)Public healthFamily medicineInternal medicineEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Chronic kidney disease (CKD) is a significant public health problem, with rising incidence and prevalence worldwide, and is associated with increased morbidity and mortality. Early identification and treatment of CKD can slow its progression and prevent complications, but it is not clear whether CKD screening is cost-effective. The aim of this study is to conduct a systematic review of the cost-effectiveness of CKD screening strategies in general adult populations worldwide, and to identify factors, settings and drivers of cost-effectiveness in CKD screening. Methods: Studies examining the cost-effectiveness of CKD screening in the general adult population were identified by systematic literature search on electronic databases (MEDLINE OVID, Embase, Cochrane Library and Web of Science) for peer-reviewed publications, hand-searched reference lists and grey literature of relevant sites, focusing on the following themes: (i) CKD, (ii) screening and (iii) cost-effectiveness. Studies comprising health economic evaluations performed for CKD screening strategies, compared with no CKD screening or usual-care strategy in adult individuals, were included. Study characteristics, model assumptions and CKD screening strategies of selected studies were identified. The primary outcome of interest is the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of CKD screening, in cost per quality-adjusted life year (QALY) and life-year gained (LYG), expressed in 2022 US dollars equivalent. Results: Twenty-one studies were identified, examining CKD screening in general and targeted populations. The cost-effectiveness of screening for CKD was found to vary widely across different studies, with ICERs ranging from $113 to $430 595, with a median of $26 662 per QALY and from $6516 to $38 372, with a median of $29 112 per LYG. Based on the pre-defined cost-effectiveness threshold of $50 000 per QALY, the majority of the studies found CKD screening to be cost-effective. CKD screening was especially cost-effective in those with diabetes ($113 to $42 359, with a median of $27 471 per QALY) and ethnic groups identified to be higher risk of CKD development or progression ($23 902 per QALY in African American adults and $21 285 per QALY in Canadian indigenous adults), as indicated by a lower ICER. Additionally, the cost-effectiveness of CKD screening improved if it was performed in older adults, populations with higher CKD risk scores, or when setting a higher albuminuria detection threshold or increasing the interval between screening. In contrast, CKD screening was not cost-effective in populations without diabetes and hypertension (ICERs range from $117 769 to $1792 142, with a median of $202 761 per QALY). Treatment effectiveness, prevalence of CKD, cost of CKD treatment and discount rate were identified to be the most common influential drivers of the ICERs. Conclusions: Screening for CKD is especially cost-effective in patients with diabetes and high-risk ethnic groups, but not in populations without diabetes and hypertension. Increasing the age of screening, screening interval or albuminuria detection threshold, or selection of population based on CKD risk scores, may increase cost-effectiveness of CKD screening, while treatment effectiveness, prevalence of CKD, cost of CKD treatment and discount rate were influential drivers of the cost-effectiveness.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,013
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations74
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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