Making a case for high‐volume robotic surgery centers: A cost‐effectiveness analysis of transoral robotic surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the cost-effectiveness of transoral robotic surgery (TORS) compared to intensity-modulated radiotherapy (IMRT) for early stage (T1-2, N0, M0) oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC). PATIENTS AND METHODS: A Markov decision tree model with a 5-year time horizon was developed. Comparative groups were: i) TORS with concurrent ipsilateral neck dissection +/- adjunctive IMRT, and ii) primary IMRT. Primary outcome was cost/quality adjusted life year (QALY). Perspective was the United States third party payer. Costs and effects were discounted at a rate of 3.5%. A threshold and probabilistic sensitivity analysis were performed. RESULTS: TORS strategy cost $30,992 and provided 4.81 QALYs/patient. The IMRT strategy cost $26,033 and provided a total of 4.78 QALYs/patient. The incremental cost effectiveness ratio for TORS vs. IMRT in the reference case was $165,300/QALY. The probability that TORS is cost-effective compared to IMRT at a maximum willingness-to-pay threshold of $50,000/QALY is 42%. CONCLUSION: An IMRT strategy for management of early stage OPSCC is more likely to be cost-effective compared to TORS. To improve the value of TORS for early stage OPSCC, consolidating TORS procedures to create high-volume centers of excellence may be a potential strategy to increase incremental effectiveness and reduce incremental costs. J. Surg. Oncol. 2015 111:155-163. © 2015 Wiley Periodicals, Inc.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».