One-time screening for abdominal aortic aneurysm in Ontario, Canada: a model-based cost-utility analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Screening programs for abdominal aortic aneurysm (AAA) are not available in Canada. We sought to determine the effectiveness and costutility of AAA screening in Ontario. METHODS: We compared one-time ultrasonography-based AAA screening for people aged 65 years to no screening using a fully probabilistic Markov model with a lifetime horizon. We estimated life-years, quality-adjusted life-years (QALYs), AAA-related deaths, number needed to screen to prevent 1 AAA-related death and costs (in Canadian dollars) from the perspective of the Ontario Ministry of Health. We retrieved model inputs from literature, Statistics Canada, and the Ontario Case Costing Initiative. RESULTS: Screening reduced AAA-related deaths by 84.9% among males and 81.0% among females. Compared with no screening, screening resulted in 0.04 (18.96 v. 18.92) additional life-years and 0.04 (14.95 v. 14.91) additional QALYs at an incremental cost of $80 per person among males. Among females, screening resulted in 0.02 (21.25 v. 21.23) additional life-years and 0.01 (16.20 v. 16.19) additional QALYs at an incremental cost of $11 per person. At a willingness-to-pay of $50 000 per year, screening was cost-effective in 84% (males) and 90% (females) of model iterations. Screening was increasingly cost-effective with higher AAA prevalence. INTERPRETATION: Screening for AAA among people aged 65 years in Ontario was associated with fewer AAA-related deaths and favourable cost-effectiveness. To maximize QALY gains per dollar spent and AAA-related deaths prevented, AAA screening programs should be designed to ensure that populations with high prevalence of AAA participate.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».