Cost‐effectiveness of transoral robotic surgery versus (chemo)radiotherapy for early T classification oropharyngeal carcinoma: A cost‐utility analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The present study is an economic evaluation comparing transoral robotic surgery (TORS) to (chemo)radiotherapy for the management of early T-classification oropharyngeal cancer. METHODS: A societal perspective was adopted. Treatment for TORS and (chemo)radiotherapy were modeled using decision analysis and recurrences were modeled over a 10 year horizon with a Markov model. Model parameters were derived from systematic review. Deterministic and probabilistic sensitivity analyses were used to test model robustness. RESULTS: TORS demonstrated a cost savings of $1366 and an increase of 0.25 quality-adjusted life years (QALYs) per case in comparison to (chemo)radiotherapy. TORS was sensitive to variations in adjuvant therapy, costs, utilities, complications, and recurrence rates in deterministic and probabilistic sensitivity analysis. In two-way sensitivity analysis, with increasing adjuvant therapy for TORS and decreasing concurrent chemotherapy for radiotherapy, TORS is decreasingly cost-effective. CONCLUSION: TORS is cost-effective for treatment of early oropharyngeal cancer. Case selection to minimize adjuvant therapy ensures cost-effective treatment.
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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 | 0,011 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».