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 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 | 0,001 |
| 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 ».