在加拿大初级保健中使用EarlyDetect模型对双相情感障碍进行一次性查的经济评估
Negar Razavilar1, Brian Chan1, Pratap Chokka2
1Institute of Health Economics, Alberta, Canada.
Journal of affective disorders
|July 7, 2025
概括
EarlyDetect是一种用于双相情绪障碍 (BD) 查的数字工具,与没有查或情绪障碍问卷 (MDQ) 相比,可以减少误诊和医疗费用. 这项早期健康技术评估表明,改善BD诊断具有潜在价值.
科学领域:
- 卫生技术评估 卫生技术评估
- 数字健康工具 数字健康工具
- 心理健康诊断 心理健康诊断
背景情况:
- 双极性障碍 (BD) 诊断可能具有挑战性,导致医疗保健利用率和成本增加.
- "EarlyDetect"是一款新的数字,自我管理的查工具,旨在帮助临床医生诊断BD.
- 早期健康技术评估 (eHTA) 用于探索EarlyDetect.的潜在价值.
研究的目的:
- 使用值分析进行探索性eHTA,以评估EarlyDetect.的潜在价值.
- 将EarlyDetect的五年影响与情绪障碍问卷 (MDQ) 或没有查进行比较.
主要方法:
- 开发了一种决策分析模型,以评估五年来影响.
- 模型参数来源于已发表的文献和专家意见.
- 该分析估计了错误诊断的个体的百分比,并从加拿大公共支付人的角度计算了五年医疗保健总成本.
主要成果:
- 早期检测 (EarlyDetect) 显示,与没有查相比,在五年内,医疗保健成本可能减少多达6868美元,误诊减少3.5%.
- 情绪障碍问卷 (MDQ) 显示,潜在的成本降低高达4690美元,误诊减少2.3%.
- 对选工具的各种截止值进行了分析.
结论:
- 使用EarlyDetect或MDQ进行双相情感障碍 (BD) 查可能会导致医疗保健成本降低,与不进行查相比,误诊较少.
- 在降低成本和提高诊断准确度方面,EarlyDetect可能比MDQ提供更大的好处.
- 该研究承认局限性和假设,建议谨慎解释研究结果.
