Análisis de rentabilidad del examen de cribado de la retinopatía diabética con riesgo de pérdida de visión.

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Title: Análisis de rentabilidad del examen de cribado de la retinopatía diabética con riesgo de pérdida de visión.
Authors: James, Marilyn1 m.james@keele.ac.uk, Turner, David A.1, Broadbent, Deborah M.2, Vora, Jiten3, Harding, Simon P.2
Source: British Medical Journal - Edición Española. Jul2008 Supplement, Vol. 2, p144-148. 5p.
Abstract (Spanish): Objetivo. Determinar la rentabilidad del examen de cribado fotográfico sistemático de la retinopatía diabética, una complicación de la enfermedad que supone un riesgo de pérdida de visión, frente a la estrategia existente. Diseño. Análisis de rentabilidad.Ámbito. Liverpool (Reino Unido). Individuos. Se invitó al examen de cribado a una serie de 5.000 diabéticos. Principales variables analizadas. Rentabilidad (coste por positivo real) de los programas de detección sistemática y oportunista; rentabilidad adicional de reemplazar el cribado oportunista por el sistemático. Resultados. La prevalencia inicial de retinopatía con riesgo de pérdida de visión fue del 14,1 %. La rentabilidad del programa de detección sistemática fue de 209 libras (sensibilidad del 89 %,especificidad del 86 %,cumplimiento del 80% y coste anual de 104.996 libras), y la del programa oportunista, de 289 libras (sensibilidad combinada del 63 %, especificidad del 92 %, cumplimiento del 78 % y coste anual de 99.981 libras). La rentabilidad adicional de reemplazar por completo el programa oportunista fue de 32 libras. Los valores absolutos de rentabilidad fueron muy sensibles a la variación de la prevalencia, la sensibilidad y la especificidad, el cumplimiento y la dimensión del programa. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
Copyright of British Medical Journal - Edición Española is the property of Grupo ARS XXI de Comunicacion, S.A. and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)
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