Economic evaluation of a one-time screening for bipolar disorder using the EarlyDetect model in primary care in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: EarlyDetect is a digital self-administered screening tool that has been recently developed to help clinicians diagnose bipolar disorder (BD). Improved diagnosis of this mental health condition is expected to reduce health care utilization and cost burden. We present an early health technology assessment (eHTA) threshold analysis exploring the potential value of EarlyDetect. METHODS: This study is not a traditional cost-effectiveness analysis but an exploratory eHTA using a threshold analysis approach. A decision analytic model was developed to evaluate the five-year impact of EarlyDetect compared to Mood Disorder Questionnaire (MDQ) or no screening on a cohort of individuals presenting to a primary care physician with a new depressive episode. Model parameters were derived from published literature or expert opinion. The percentage of individuals misdiagnosed was estimated. Total five-year health care costs were calculated from the Canadian public health care payer perspective and reported in Canadian dollars. Results were presented across the range of cut-off values. RESULTS: Over a five-year period, EarlyDetect decreased health care costs by up to $6868 and decreased the number of misdiagnosed individuals by 3.5 % when compared to no-screening. For MDQ, health care costs were reduced by up to $4690 with a reduction of misdiagnosed individuals of 2.3 %. CONCLUSIONS: BD screening with EarlyDetect and MDQ may lower health care costs and decrease the number of individuals misdiagnosed compared to no screening. These benefits may be greater for EarlyDetect than with MDQ. This analysis has limitations and includes several assumptions. The results should be interpreted with caution.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».