Economic evaluations of strategies targeting pre-diagnosis dementia populations: Protocol for a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Dementia remains incurable, and treatment trials are typically conducted after the symptoms manifest, potentially too late in the disease process to alter its course. Early identification and intervention during the pre-diagnosis phase offer the potential to introduce more cost-effective strategies and enhance quality of life. This review aims to scrutinise emerging evidence and present a comprehensive summary of cost-effectiveness estimates of all strategies targeting the pre-diagnosis dementia population. Method and analysis A systematic search will be conducted across six electronic databases. All articles will be assessed against pre-defined eligibility criteria through title and abstract screening, and full-text screening phases. Data from the included articles will be extracted using a standardized template. A newly established framework based on the CHEERS 2022 checklist will be applied to assess the reporting quality of the included articles. The entire review process, from screening to data extraction and quality assessment, will be a dual process conducted by two reviewers. Disagreements will be resolved by a third senior reviewer. The extracted data will be synthesised and presented in tables and figures. Conclusion This systematic review will present evidence of cost-effectiveness, along with the strengths and limitations of the existing literature. These findings aim to identify existing gaps, thereby informing and guiding the design of future studies in this domain. Ethics and dissemination Since this is a systematic review protocol, ethical approval is not required. The results will be published in a peer-reviewed journal, with both raw and summarised data shared through the journal or other open platforms. Systematic review registration PROSPERO - CRD42024521521 .
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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 | 0,090 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,092 | 0,015 |
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 ».