Healthcare and Cancer Treatment Costs of Breast Screening Outcomes among Higher than Average Risk Women
Notice bibliographique
Résumé
Concurrent cohorts of 644,932 women aged 50-74 screened annually due to family history, dense breasts or biennially in the Ontario Breast Screening Program (OBSP) from 2011-2014 were linked to provincial administrative datasets to determine health system resource utilization and costs. Age-adjusted mean and median total healthcare costs (2018 CAD) and incremental cost differences were calculated by screening outcome and compared by recommendation using regression models. Healthcare costs were compared overall and 1 year after a false positive (n = 46,081) screening mammogram and 2 years after a breast cancer diagnosis (n = 6011). Mean overall healthcare costs by age were highest for those 60-74, particularly with annual screening for family/personal history (CAD 5425; 95% CI: 5308 to 5557) compared to biennial. Although the mean incremental cost difference was higher (23.4%) by CAD 10,235 (95% CI: 6141 to 14,329) per breast cancer for women screened annually for density ≥ 75% compared to biennially, the cost difference was 12.0% lower (-CAD 461; 95% CI: -777 to -114) per false positive result. In contrast, for women screened annually for family/personal history, the mean cost difference per false positive was 19.7% higher than for biennially (CAD 758; 95% CI: 404 to 1118); however, the cost difference per breast cancer was only slightly higher (2.5%) by CAD 1093 (95% CI: -1337 to CAD 3760). Understanding that associated costs of annual compared to biennial screening may balance out by age and outcome can assist decision-making regarding the use of limited healthcare resources.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».