Evaluación de la implantación de un programa de cribado de aneurisma de aorta abdominal en España
Bibliographic record
Abstract
Resumen Introducción y objetivo: evaluar la evidencia sobre seguridad, eficacia clínica y coste-efectividad de un programa de cribado de aneurisma de aorta abdominal (AAA) mediante ecografía abdominal en centros de Atención Primaria y realizar una evaluación económica del programa para valorar su inclusión en el Sistema Nacional de Salud (SNS) español. Material y métodos: se han realizado: búsquedas sistemáticas de ensayos clínicos aleatorizados, revisiones sistemáticas y evaluaciones económicas de cribado de AAA siguiendo recomendaciones PRISMA y de la colaboración Cochrane, aplicando criterios preestablecidos y en dos etapas de selección; extracción y valoración de datos según la metodología GRADE y un modelo de Markov y análisis de impacto presupuestario en el contexto español. Resultados: el cribado de AAA reduce la mortalidad global (RR 0,99; IC 95 %, 0,98-1,00) y secundaria a AAA (RR 0,64; IC 95 %, 0,45-0,90) en hombres ≥ 65 años, con evidencia muy incierta en mujeres de estas edades. Los principales factores de riesgo y de protección son el antecedente familiar de AAA (OR 9,64; IC 95 %, 1,72-53,98) y la diabetes mellitus (OR 0,55; IC 95 %, 0,49-0,61). El cribado de AAA en hombres ≥ 65 años supondría una media de 0,33 años de vida y 0,18 años de vida ajustados por calidad ganados. El coste del programa sería de 15,68-28,40 euros por paciente cribado, con un impacto presupuestario de 64-123 millones de euros para una asistencia de 50,3-92,9 %. Conclusiones: los hombres mayores de 65 años son candidatos a cribado de AAA en España, que sería clínicamente efectivo y coste-efectivo, utilizando la infraestructura y los recursos materiales y humanos ya existentes en el SNS.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".