Cost-Effectiveness of UGT1A1*28 Genotyping in Preventing Severe Neutropenia Following FOLFIRI Therapy in Colorectal Cancer.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Functional polymorphisms of the UGT1A1 gene, particularly the UGT1A1*28 variant, are associated with the severity of the bone marrow suppression in patients with metastatic colorectal cancer receiving irinotecan. This study assesses the cost-effectiveness of screening for UGT1A1*28 polymorphism associated with primary prophylactic Granulocytes Colony Stimulating Factor in patients homozygous for the *28 allele. The effectiveness was estimated based on the number of neutropenia avoided. METHODS: We modelled a theoretical population treated with combined 5-fluorouracil, leucovorin and irinotecan (FOLFIRI) for metastatic colorectal cancer. A decision tree simulated the health outcomes, measured by the prevalence of neutropenic events for two strategies, with or without UGT1A1 genotype screening. The model incorporated direct hospital costs and was validated with a sensitivity analysis. We calculated the cost-effectiveness ratio: CE=∆C / ∆E = "genotyping" cost - "no genotyping" cost / number of febrile neutropenia avoided. RESULTS: In the "genotyping strategy", the cost to avoid one febrile neutropenia event per 1000 patients treated was € 942.8 to € 1090.1. The sensitivity analysis showed a better CE ratio of € 733.4 to € 726.6 per febrile neutropenic event avoided. CONCLUSIONS: UGT1A1 genotype screening before irinotecan treatment is a cost-efficient strategy for the hospital. Systematic genotyping prior to chemotherapy, and administration of CSF in patients homozygotes for the *28 allele allow to avoid 91 febrile neutropenias at an acceptable cost.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».