Tamoxifen for Breast Cancer Risk Reduction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In cost-effectiveness analysis (CEA), the effects of health-care interventions on multiple health dimensions typically require consideration of both quantity and quality of life. OBJECTIVES: To explore the impact of alternative approaches to quality-of-life adjustment using patient preferences (utilities) on the outcome of a CEA on use of tamoxifen for breast cancer risk reduction. RESEARCH DESIGN: A state transition Markov model tracked hypothetical cohorts of women who did or did not take 5 years of tamoxifen for breast cancer risk reduction. Incremental quality-adjusted effectiveness and cost-effectiveness ratios (ICERs) for models including and excluding a utility adjustment for menopausal symptoms were compared with each other and to a global utility model. SUBJECTS: Two hundred fifty-five women aged 50 and over with estimated 5-year breast cancer risk >or=1.67% participated in utility assessment interviews. MEASURES: Standard gamble utilities were assessed for specified tamoxifen-related health outcomes, current health, and for a global assessment of possible outcomes of tamoxifen use. RESULTS: Inclusion of a utility for menopausal symptoms in the outcome-specific models substantially increased the ICER; at the threshold 5-year breast cancer risk of 1.67%, tamoxifen was dominated. When a global utility for tamoxifen was used in place of outcome-specific utilities, tamoxifen was dominated under all circumstances. CONCLUSIONS: CEAs may be profoundly affected by the types of outcomes considered for quality-of-life adjustment and how these outcomes are grouped for utility assessment. Comparisons of ICERs across analyses must consider effects of different approaches to using utilities for quality-of-life adjustment.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».