Prenatal Screening for CMV Primary Infection : A Cost-Utility Model
Notice bibliographique
Résumé
<b>Objective: </b>Congenital cytomegalovirus (CMV) infection is a major cause of deafness and neurodevelopmental disability in children. Our objective was to assess the cost utility of first-trimester serological CMV screening, compared to screening of high-risk pregnancies and no serological screening. <b>Design: </b>A decision-analytic model was created to compare the cost utility of three strategies from a healthcare sector perspective: universal first-trimester serological screening, screening only of high-risk pregnant women (both including antiviral prophylaxis in cases of primary infection) and serological testing triggered by foetal morphological ultrasound (no CMV serological screening). <b>Setting: </b>Canada. <b>Population: </b>Hypothetical population of 80 000 pregnant women. <b>Methods: </b>Probability, expected values and cost estimates were derived from published literature and local hospital and national insurance data. <b>Main outcome measure: </b>Cost per maternal and infant quality-adjusted life year (QALY) lost. <b>Results: </b>Universal serological screening was superior to both screening of high-risk women and no screening (utility of -0.42, -0.63 and - 0.87 QALY lost, respectively). Sensitivity analysis demonstrated that universal screening was the most cost-effective strategy regardless of the incidence of primary infection, the acceptability of amniocentesis and the efficacy of antiviral prophylaxis. In the Monte Carlo analyses, universal serological screening was the most cost-effective option in 96.36% of simulations. Universal serological screening would allow detection of 152 cases of primary maternal CMV infection and would prevent 29 cases of congenital CMV infection annually. <b>Conclusion: </b>Our findings support the adoption of a population-based prenatal screening programme for the prevention of congenital CMV infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».