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Enregistrement W2020299656 · doi:10.2967/jnumed.108.055988

Cost-Effectiveness of <sup>99m</sup>Tc-Sestamibi in Predicting Response to Chemotherapy in Patients with Lung Cancer: Systematic Review and Meta-Analysis

2009· review· en· W2020299656 sur OpenAlexaff
Hosahalli Mohan, Kenneth A. Miles

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug Transport and Resistance Mechanisms
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung cancerMedicineMeta-analysisChemotherapyRadiation therapyOncologyCancerInternal medicineSystematic reviewMEDLINERadiologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Multidrug resistance (MDR) is a major problem in lung cancer. (99m)Tc-methoxyisobutylisonitrile ((99m)Tc-MIBI) has been demonstrated to be a noninvasive marker for the diagnosis of MDR-related P glycoprotein and MDR-associated protein expression in various solid tumors. Studies have shown that (99m)Tc-MIBI could play a significant role in the management of lung cancer; for example, it could be used in the selection of patients for chemotherapy or radiotherapy or in combined protocols before the start of treatment. Accurate selection of chemosensitive patients with (99m)Tc-MIBI would result not only in effective treatment of patients but also in significant cost savings for health care providers. There is increasing pressure on health care providers to consider costs in medical decision making, particularly in the last decade, as several economic evaluations have appeared in the medical literature. The aims of this study were to undertake a systematic review of the performance of (99m)Tc-MIBI imaging in the assessment of treatment resistance in lung cancer and to use the findings of the review in a decision tree analysis of the potential cost-effectiveness of (99m)Tc-MIBI imaging in selecting lung cancer patients for chemotherapy. METHODS: This study included a systematic review of the literature and a meta-analysis together with a cost-effectiveness analysis of studies with a decision tree analysis model. RESULTS: Analysis of the studies revealed that the overall sensitivity of (99m)Tc-MIBI in identifying responders to chemotherapy was 94%, the specificity was 90%, and the accuracy was 92%. The sensitivity analysis revealed an incremental cost-effectiveness ratio of greater than pound30,000 ( approximately $42,900) for the strategy of treating all patients to recover the small loss of life expectancy (7.5 d) associated with the use of (99m)Tc-MIBI to preselect patients for chemotherapy. CONCLUSION: (99m)Tc-MIBI SPECT can accurately predict which patients with lung cancer will respond to chemotherapy. The use of (99m)Tc-MIBI to preselect patients for chemotherapy has the potential to yield significant cost savings in the health care system without a significant loss of life expectancy for patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,042
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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