The Economics of Liver Fibrosis Diagnosis: Systematic Review of Non‐Invasive Test Cost‐Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Hepatic diseases progress silently, leading to fibrosis, cirrhosis, and hepatocellular carcinoma. Although liver biopsy remains the gold standard for fibrosis assessment, it is limited by invasiveness and sampling variability. Non‐invasive liver tests (NILTs) can mitigate biopsy‐related risks. However, some NILTs are costly, and economic/implementation evidence remains limited due to small samples and variability across healthcare systems. This systematic review aimed to evaluate economic studies comparing the costs and benefits of NILTs versus liver biopsy in chronic liver disease. Comprehensive searches were conducted up to February 21, 2024, identifying cost and economic evaluation studies comparing NILTs and biopsy for fibrosis detection in individuals with hepatitis B, hepatitis C, alcoholic liver disease (ALD), and non‐alcoholic fatty liver disease (NAFLD). Sources included PubMed, Embase, and Scopus, supplemented by searches in economic databases. Two reviewers independently screened, appraised, and extracted data. Of 478 studies identified, 17 met inclusion criteria, primarily from Europe and published after 2012. Most studies used cost‐utility analyses adopting a public healthcare perspective and a lifetime horizon. Chronic viral hepatitis and NAFLD were the most studied conditions, with Fibroscan, Enhanced Liver Fibrosis (ELF), and FibroTest as the predominant NILTs. Outcomes included Quality‐Adjusted Life Years (QALYs) and diagnostic accuracy. Incremental Cost‐Effectiveness Ratios (ICERs) ranged from US$28 868 to US$150 000, influenced by factors such as test cost, screening age, and sequential strategies. Despite heterogeneity, most studies conclude that NILTs are cost‐effective, particularly in combination, supporting their broader adoption in the management of chronic liver disease. Trial Registration: PROSPERO: CRD42023404278
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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 | 0,013 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».