Costs and Benefits of Opportunistic Salpingectomy as an Ovarian Cancer Prevention Strategy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To conduct a cost-effectiveness analysis of opportunistic salpingectomy (elective salpingectomy at hysterectomy or instead of tubal ligation). METHODS: A Markov Monte Carlo simulation model estimated the costs and benefits of opportunistic salpingectomy in a hypothetical cohort of women undergoing hysterectomy for benign gynecologic conditions or surgical sterilization. The primary outcome measure was the incremental cost-effectiveness ratio. Effectiveness was measured in terms of life expectancy gain. Sensitivity analyses accounted for uncertainty around various parameters. Monte Carlo simulation estimated the number of ovarian cancer cases associated with each strategy in the Canadian population. RESULTS: Salpingectomy with hysterectomy was less costly ($11,044.32 ± $1.56) than hysterectomy alone ($11,206.52 ± $29.81) or with bilateral salpingo-oophorectomy ($12,626.84 ± $13.11) but more effective at 21.12 ± 0.02 years compared with 21.10 ± 0.03 and 20.94 ± 0.03 years, representing average gains of 1 week and 2 months, respectively. For surgical sterilization, salpingectomy was more costly ($9,719.52 ± $3.74) than tubal ligation ($9,339.48 ± $26.74) but more effective at 22.45 ± 0.02 years compared with 22.43 ± 0.02 years (average gain of 1 week) with an incremental cost-effectiveness ratio of $27,278 per year of life gained. Our results were stable over a wide range of costs and risk estimates. Monte Carlo simulation predicted that salpingectomy would reduce ovarian cancer risk by 38.1% (95% confidence interval [CI] 36.5-41.3%) and 29.2% (95% CI 28.0-31.4%) compared with hysterectomy alone or tubal ligation, respectively. CONCLUSION: Salpingectomy with hysterectomy for benign conditions will reduce ovarian cancer risk at acceptable cost and is a cost-effective alternative to tubal ligation for sterilization. Opportunistic salpingectomy should be considered for all women undergoing these surgical procedures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».