Cost‐effectiveness analysis of staging strategies in patients with regionally metastatic melanoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Variability exists regarding optimal staging for node-positive melanoma. Options include combinations of physical examination (PE), radiography, computed tomography (CT), and positron emission tomography (PET). Cost-effectiveness of regimens has never been investigated. METHODS: A modeled cost-effectiveness analysis was performed to examine the cost per surgery performed and per accurate diagnosis achieved with three staging regimens (PE/chest radiography, CT, PET/CT) for node-positive melanoma. Incremental cost-effectiveness ratios were used to compare regimens. Deterministic and probabilistic sensitivity analyses were undertaken to address variation in parameters. Costs are direct from the perspective of the Canadian single-payer system and 2012 valuations. RESULTS: Staging with PE/radiography is the least cost-effective option, resulting in greater costs than CT alone, and fewer accurate diagnoses. Compared to CT alone, PET/CT incurs greater incremental cost ($902.81CAD), but results in 4% fewer lymphadenectomies and 4% more accurate diagnoses. PET/CT costs $22,570.25CAD for each additional accurate diagnosis achieved compared to CT alone. Sensitivity analyses demonstrate that the optimal staging strategy is influenced by diagnostic test characteristics and the willingness-to-pay threshold, but robust to other varied parameters. CONCLUSIONS: PE/radiography appears to be the least cost-effective staging regimen. The benefit of PET/CT over CT alone depends on a health system's priorities and willingness-to-pay.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».