Cost-effectiveness of positron emission tomography for non-small cell lung carcinoma in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies over the past decade have demonstrated that 2-fluoro-2-D-[18F]fluorodeoxyglucose (FDG) positron emission tomography (PET) is more accurate than computed tomography (CT) for the staging of non-small cell lung carcinoma (NSCLC). This study uses quantitative decision tree modeling and sensitivity analysis to assess the cost-effectiveness of both a CT- and a CT+PET-based management strategy for staging NSCLC in Canada. Both management costs and life expectancy are determined. MATERIAL/METHODS: Two patient management scenarios were compared--one using CT alone and one using both CT and PET. A survey of recent literature was used to construct a meta-analysis of available studies for the accuracies of CT and PET in staging NSCLC. Life expectancies were determined from recent Canadian statistics, and expected life expectancies with disease were calculated from knowledge of published survival rates. Management costs were determined from: estimates of the installation cost of PET facilities in Canada; management costs from our institutions; and recently published Canadian cost estimates of various procedures. RESULTS: A cost savings of 1455 Canadian dollars per person is expected for the CT+PET strategy, along with an increase in life expectancy (3.1 days), when compared with the CT alone strategy. This cost savings remained in favour of the CT+PET strategy when subjected to a rigorous sensitivity analysis. CONCLUSIONS: PET may be a cost effective means of staging NSCLC in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».