MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7047011234

Erkennungsgüte und Kosteneffektivität von Screeningverfahren zur Erfassung von primären Offenwinkelglaukomen

2007· article· en· W7047011234 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGerman Medical Science (German Research Foundation) · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlaucomaOphthalmoscopyIntraocular pressureOpen angle glaucomaOcular hypertensionOptic disc
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health political background About 950,000 people are affected by glaucoma in Germany, about 50% of which are undiagnosed. The German Ophthalmological Society and the German Association of Ophthalmologists recommend a screening for glaucoma according to their guidelines. The Federal Joint Committee disapproved a glaucoma-screening program on expense of the compulsory health insurance in 2004. Scientific background Primary open angle glaucoma is diagnosed by evaluation of the optic disc, the retinal fibre layer and the visual field. The main examinations are ophthalmoscopy, scanning laser polarimetry, confocal scanning laser ophthalmoscopy, retinal thickness analysis and optical coherence tomography. Scotomas are diagnosed by perimetry (standard automated perimetry, short wavelength automated perimetry and frequency doubling perimetry). The intraocular pressure is the most important treatable risk factor and is measured by (contact or non-contact) tonometry. Research questions The aim of this HTA-report is to investigate the diagnostic validity and cost effectiveness of diagnostic techniques or combinations of these methods with respect to the use in a screening setting in Germany. Methods A systematic literature research was performed in 35 international databases and yielded 2602 articles. Overall 57 publications were included for assessment, according to predefined selection criteria. Results The 55 medical articles deal mainly with frequency doubling perimetry, confocal scanning laser ophthalmoscopy and scanning laser polarimetry. Few articles cover short wavelength automated perimetry, tonometry and ophalmocopic evaluations by ophthalmologists. The quality of the papers is generally low, as far as the evidence in respect of screening is concerned. No single method exists with both, high sensitivity and high specificity for screening purpose. Data are also not sufficient to recommend combinations of methods. Only two economic models on cost-effectivenes of screening investigations could be identified. No economic evaluations of the most recent methods can be found in the published literature. A British cost-effectiveness analysis calculates cost per true positives and favours a combination of ophthalmoscopy, tonometry and perimetry either for people at high risk for glaucoma or for the total population as an initial examination. A Canadian HTA-report models the cost per year of blindness avoided. The report concludes that because of a high degree of uncertainty with respect to the benefits and the high costs involved, the setting-up of a glaucoma-screening program cannot be supported. Discussion The literature shows that combinations of methods have to be used for screening of glaucoma in order to get reasonable values of sensitivity and specificity. Presently no combination of methods and no algorithm can be presented for glaucoma screening with sufficient evidence. Also no conclusions about cost-effectiveness for Germany can be made based on the available literature. Conclusions In order to find the optimal combination of methods for glaucoma-screening, population-based studies have to be performed. Therefore also no final conclusions can be drawn with respect to cost-effectiveness of glaucoma-screening methods. The economic evaluation of a clinical effective screening-method should consider the effects of blindness avoided, as well as effects on the prevention of visual impairment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGerman Medical Science (German Research Foundation)Même sujetSuperconducting and THz Device TechnologyTravaux en français237 207