The Use of Precision Epigenetic Methods for the Diagnosis and Care of Stable Coronary Heart Disease Reduces Healthcare Costs
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The cost of secondary prevention of coronary heart disease (CHD) is continuing to increase, with a substantial portion of this acceleration being driven by the expense of confirmatory diagnostic testing. Conceivably, newly developed precision epigenetic technologies could drive down these costs. However, at the current time, their impact on overall expense for CHD care is poorly understood. We hypothesized that the use of a newly developed, highly sensitive, and specific epigenetic test, PrecisionCHD, could decrease the costs of secondary prevention. METHODS: To test this hypothesis, we constructed a budget impact analysis using a cost calculation model that examined the effects of substituting PrecisionCHD for conventional CHD diagnostic tests on the expenses of the initial evaluation and first year of care of stable CHD using a 1-year time horizon with no discounting. RESULTS: The model projected that for a commercial insurer with one million members, full adoption of PrecisionCHD as the primary method of initial CHD assessment would save approximately $113.6 million dollars in the initial year. CONCLUSION: These analyses support the use of precision epigenetic methods as part of the initial diagnosis and care of stable CHD and can meaningfully reduce cost. Real-world pilots to test the reliability of these analyses are indicated.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».