Cost-Effectiveness Analysis of Recurrence Score-Guided Treatment Using a 21-Gene Assay in Early Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Most guidelines for hormone receptor (HR)-positive early breast cancer recommend addition of adjuvant chemotherapy for most women, leading to overtreatment, which causes considerable morbidity and cost. There has been recent incorporation of gene expression analysis in aiding decision making. We evaluated the cost-effectiveness of recurrence score (RS)-guided treatment using 21-gene assay as compared with treatment guided by the Adjuvant! Online program (AOL). PATIENTS AND METHODS: A Markov model was developed to compare the cost-effectiveness of treatment guided either by 21-gene assay or by AOL in a 50-year-old woman with lymph node-negative HR-positive breast cancer over a lifetime horizon. We assumed that women classified to be at high risk all received chemotherapy followed by tamoxifen and those classified to be at low risk received tamoxifen only. The model took a health care payer's perspective with results reported in 2008 Canadian dollars ($). Event rates, costs, and utilities were derived from the literature. Both costs and benefits were discounted at 5%. Outcome measures were life years gained, quality-adjusted life years (QALYs), lifetime costs, and incremental cost-effectiveness ratios (ICERs). RESULTS: For a 50-year-old woman, RS-guided treatment was associated with an incremental lifetime cost of $4,102 and a gain in 0.065 QALY, with an ICER of $63,064 per QALY compared with AOL-guided treatment. ICER increased with increasing cost of 21-gene assay and increasing age of patients. Results were most sensitive to probabilities relating to risk categorization and recurrence rate. CONCLUSIONS: The 21-gene assay appears cost-effective from a Canadian health care perspective.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».