Budget impact analysis of adopting primary care–based case detection of chronic obstructive pulmonary disease in the Canadian general population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An estimated 70% of Canadians with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) have not received a diagnosis, creating a barrier to early intervention, and there is growing interest in the value of primary care-based opportunistic case detection for COPD. We sought to build on a previous cost-effectiveness analysis by evaluating the budget impact of adopting COPD case detection in the Canadian general population. METHODS: We used a validated discrete-event microsimulation model of COPD in the Canadian general population aged 40 years and older to assess the costs of implementing 8 primary care-based case detection strategies over 5 years (2022-2026) from the health care payer perspective. Strategies varied in eligibility criteria (based on age, symptoms or smoking history) and testing technology (COPD Diagnostic Questionnaire [CDQ] or screening spirometry). Costs were determined from Canadian studies and converted to 2021 Canadian dollars. Key parameters were varied in one-way sensitivity analysis. RESULTS: All strategies resulted in higher total costs compared with routine diagnosis. The most cost-effective scenario (the CDQ for all patients) had an associated total budget expansion of $423 million, with administering case detection and subsequent diagnostic spirometry accounting for 86% of costs. This strategy increased the proportion of individuals diagnosed with COPD from 30.4% to 37.8%, and resulted in 4.6 million referrals to diagnostic spirometry. Results were most sensitive to uptake in primary care. INTERPRETATION: Adopting a national COPD case detection program would be an effective method for increasing diagnosis of COPD, dependent on successful uptake. However, it will require prioritisation by budget holders and substantial additional investment to improve access to diagnostic spirometry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».