A Systematic Review of Cost-Effectiveness Studies on Gastric Cancer Screening
Notice bibliographique
Résumé
Gastric cancer (GC) poses notable economic and health burdens in settings where the incidence of disease is prevalent. Some countries have established early screening and treatment programs to address these challenges. The objectives of this systematic review were to summarize the cost-effectiveness of gastric cancer screening presented in the literature and to identify the critical factors that influence the cost-effectiveness of screening. This systematic review followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) guidelines. Economic evaluation studies of gastric cancer screening were reviewed from SCOPUS and PubMed. The Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards 2022 (CHEERS 2022) was used to assess the quality of reporting presented in the selected articles. Only primary economic evaluation studies addressing the cost-effectiveness, cost–utility, and cost–benefit of gastric cancer screening were selected. Two reviewers scrutinized the selected articles (title, abstract, and full text) to determine suitability for the systematic review based on inclusion and exclusion criteria. Authors’ consensus was relied on where disagreements arose. The main outcome measures of concern in the systematic review were cost, effectiveness (as measured by either quality-adjusted life years (QALY) or life-years saved (LYS)), and incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of screening versus either no screening or an alternative screening method. Thirty-one studies were selected for the final review. These studies investigated the cost-effectiveness of GC screening based on either primary, secondary, or a combination of primary and secondary interventions. The main primary intervention was Helicobacter pylori (Hp) screening with eradication, while the main secondary intervention was endoscopic screening. Cost-effectiveness was evaluated against no screening or screening using an alternative method in both observational and model-based studies. Screening was mainly cost-effective in Asian countries or their diasporas where the prevalence of GC was high. GC screening was generally not cost-effective among Western countries. GC screening can be cost-effective, but cost-effectiveness is dependent on context-specific factors, including geographical location, the prevalence of GC in the local population, and the screening tool adopted. However, there is benefit in targeting high-risk population groups in Asian countries and their diaspora for GC screening.
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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 | 0,027 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».