Cost-utility analysis of radical nephrectomy versus partial nephrectomy in the management of small renal masses: adjusting for the burden of ensuing chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We compare the cost-utility of laparoscopic radical nephrectomy (LRN), laparoscopic partial nephrectomy (LPN) and open partial nephrectomy (OPN) in the management of small renal masses (SRMs) when the impact of ensuing chronic kidney disease (CKD) disease is considered. METHODS: We designed a Markov decision analysis model with a 10-year time horizon. Estimates of costs, utilities, complication rates and probabilities of developing CKD were derived from the literature. The base case patient was assumed to be a 65-year-old patient with a <4-cm unilateral renal mass, a normal contralateral kidney and a normal preoperative serum creatinine. Univariate and probabilistic sensitivity analyses were conducted to address the uncertainty associated with the study parameters. RESULTS: OPN was the least costly strategy at $25 941 USD and generated 7.161 quality-adjusted life years (QALYs) over 10 years. LPN yielded 0.098 additional QALYs at an additional cost of $888 for an incremental cost-effectiveness ratio of $9057 per QALY, well below a commonly cited willingness-to-pay threshold of $50 000 per QALY. LRN was more costly and yielded fewer QALYs than OPN and LPN. Sensitivity analyses demonstrated our model to be robust to changes to key parameters. Age had no effect on preferred strategy. CONCLUSIONS: Partial nephrectomy (PN) is the preferred treatment strategy for SRMs. In centres where LPN is not available, OPN remains considerably more cost-effective than LRN. Furthermore, our study demonstrates that there is no age at which PN is not preferred to LRN. Our study provides additional evidence to advocate PN for the management of all amenable SRMs.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».