MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2101014965 · doi:10.1186/1472-6963-10-283

A systematic review of PET and PET/CT in oncology: A way to personalize cancer treatment in a cost-effective manner?

2010· review· en· W2101014965 sur OpenAlexaboutno aff
A. Langer

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePositron emission tomographyMedical physicsNursing researchCost effectivenessEconomic evaluationHealth administrationHealth economicsModalitiesPublic healthNuclear medicinePathologyRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A number of diagnostic tests are required for the detection and management of cancer. Most imaging modalities such as computerized tomography (CT) are anatomical. However, positron emission tomography (PET) is a functional diagnostic imaging technique using compounds labelled with positron-emitting radioisotopes to measure cell metabolism. It has been a useful tool in studying soft tissues such as the brain, cardiovascular system, and cancer. The aim of this systematic review is to critically summarize the health economic evidence of oncologic PET in the literature. METHODS: Eight electronic databases were searched from 2005 until February 2010 to identify economic evaluation studies not included in previous Health Technology Assessment (HTA) reports. Only full health economic evaluations in English, French, or German were considered for inclusion. Economic evaluations were appraised using published quality criteria for assessing the quality of decision-analytic models. Given the variety of methods used in the health economic evaluations, the economic evidence has been summarized in qualitative form. RESULTS: From this new search, 14 publications were identified that met the inclusion criteria. All publications were decision-analytic models and evaluated PET using Fluorodeoxyglucose F18 (FDG-PET). Eight publications were cost-effectiveness analyses; six were cost-utility analyses. The studies were from Australia, Belgium, Canada, France, Italy, Taiwan, Japan, the Netherlands, the United Kingdom, and the United States. In the base case analyses of these studies, cost-effectiveness results ranged from dominated to dominant. The methodology of the economic evaluations was of varying quality. Cost-effectiveness was primarily influenced by the cost of PET, the specificity of PET, and the risk of malignancy. CONCLUSIONS: Owing to improved care and less exposure to ineffective treatments, personalized medicine using PET may be cost-effective. However, the strongest evidence for the cost-effectiveness of PET is still in the staging of non-small cell lung cancer. Management decisions relating to the assessment of treatment response or radiotherapy treatment planning require further research to show the impact of PET on patient management and its cost-effectiveness. Because of the potential for increased patient throughput and the possible greater accuracy, the cost-effectiveness of PET/CT may be superior to that of PET. Only four studies of the cost-effectiveness of PET/CT were found in this review, and this is clearly an area for future research.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,008
Bibliométrie0,0170,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,431 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations97
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Health Services ResearchMême sujetMedical Imaging Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207