A comparison of international modelling methods to evaluate health economics of colorectal cancer screening: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Colorectal cancer (CRC) is becoming an increasing health problem worldwide. However, with the help of screening, early diagnosis can reduce incidence and mortality rates. To elevate the economic burden that CRC can cause, cost-effectiveness analysis (CEA) can assist healthcare systems to make screening programmes more cost-effective and prolong survival for early-stage CRC patients. This review aims to identify different CEA modelling methods used internationally to evaluate health economics of CRC screening. Methods This review will systematically search electronic databases which include MEDLINE, EMBASE, Web of Science and Scopus. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) guidance recommendations will design the review, and the Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards (CHEERS) statement will be used to extract relevant data from studies retrieved. Two reviewers will screen through the evidence using the PICOS (Participant, Intervention, Comparators, Outcomes, Study Design) framework, with a third reviewer to settle any disagreements. Once data extraction and quality assessment are complete, the results will be presented qualitatively and tabulated using the CHEERS checklist. Discussion The results obtained from the systematic review will highlight how different CRC screening programmes around the world utilise and incorporate health economic modelling methods to be more cost-effective. This information can help modellers develop CEA models which can be adapted to suit the specific screening programmes that they are evaluating. Systematic review registration PROSPERO CRD42022296113
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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 | 0,112 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,007 |
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 ».