Impact of adoption of a decision algorithm including PCA3 for repeat biopsy on the costs for prostate cancer diagnosis in France
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A recent expert study (RAND Appropriateness Method (RAM)) including a panel of 12 European urologists reported that the PCA3 score may be instrumental in taking appropriate prostate biopsy (PBx) decisions, mainly for repeat PBx. This study determined the cost/benefit balance of introducing PCA3 in the decision-making for PBx in France. METHODS: Two RAM models, without and with PCA3, were retrospectively applied to a sample of 808 French men who had PBx in 2010 (78% first, 22% repeat). Outcome measures included the proportion of PBx that could have been avoided (i.e., judged inappropriate) in the French sample according to both RAM models, and the estimated impact of application of these models on the annual number of PBx and associated costs for France (based on most recent published data). RESULTS: Complete profiles were available for 698 men. In the model without PCA3, 2% of PBx were deemed inappropriate. Knowledge of PCA3 would have avoided another 7% of PBx. Repeat PBx would have been avoided in 5% of cases without PCA3 and in 37% with PCA3. For France, application of the RAM model including PCA3 would result in 18,345 fewer repeat PBx. It would be budget-neutral in the unlikely hypothesis of no complications or no costs incurred by complications and would save €1.7 million for a mean cost for complications of €100/procedure or €5 million for a mean cost for complications of €280/procedure, calculated based on US and Canadian data. LIMITATIONS: Limitations of the study are the theoretical nature of the analysis and the fact that PCA3 distributions had to be derived from other sources. CONCLUSIONS: Adoption of RAM expert recommendations including PCA3 for repeat PBx decisions in clinical practice in France would reduce the number of repeat PBx and control costs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».