A cost effectiveness analysis of thiopurine methyltransferase testing for guiding 6‐mercaptopurine dosing in children with acute lymphoblastic leukemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increased understanding of the genetic basis of disease creates a demand for personalized medicine and more genetic testing for diagnosis and treatment. The objective was to assess the incremental cost-effectiveness per life-month gained of thiopurine methyltransferase (TPMT) genotyping to guide doses of 6-mercaptopurine (6-MP) in children with acute lymphoblastic leukemia (ALL) compared to enzymatic testing and standard weight-based dosing. PROCEDURE: A cost-effectiveness analysis was conducted from a health care system perspective comparing costs and consequences over 3 months. Decision analysis was used to evaluate the impact of TPMT tests on preventing myelosuppression and improving survival in ALL patients receiving 6-MP. Direct medical costs included laboratory tests, medications, physician services, pharmacy and inpatient care. Probabilities were derived from published evidence. Survival was measured in life-months. The robustness of the results to variable uncertainty was tested in one-way sensitivity analyses. Probabilistic sensitivity analysis examined the impact of parameter uncertainty and generated confidence intervals around point estimates. RESULTS: Neither of the testing interventions showed a benefit in survival compared to weight-based dosing. Both test strategies were more costly compared to weight-based dosing. Incremental costs per child (95% confidence interval) were $277 ($112, $442) and $298 ($392, $421) for the genotyping and phenotyping strategies, respectively, compared to weight-based dosing. CONCLUSIONS: The present analysis suggests that screening for TPMT mutations using either genotype or enzymatic laboratory tests prior to the administration of 6-MP in pediatric ALL patients is not cost-effective.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».