Integration of genomics into clinical care : methods for economic evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Background: As genomic technologies become more affordable, the demand for having these data will increase. Decision-makers must anticipate the increasing influence of genomics on heath care systems and take into account the expectations of patients, the public, health care providers, and industry in this regard. This thesis demonstrates applications of several methods for evaluation of genomic technologies in medicine. Using four case studies, I have highlighted the advantages that each method can offer given the nature and scope of the research question in each case study. Objectives: My specific objectives in the case studies were: 1) To elicit the preferences of cancer patients as well as the public for a hypothetical, genetically-guided treatment for cancer (a discrete choice experiment ); 2) To estimate the relative importance of attributes which influence physicians’ decisions for using personalized medicine in their practice (a Best Worst Scaling choice experiment); 3) To evaluate the impact of three potential genomic/proteomic tests on the long term burden of COPD in Canada (a system dynamics model); 4) To measure the cost-effectiveness of adding a new molecular diagnostic test (DX) to the current diagnostic strategy for thyroid cancer (using a discrete event simulation). Methods: Through these case studies, I have demonstrated the particular advantages of using discrete choice experiment (DCE), best-worst scaling (BWS) experiment, system dynamics simulation, and discrete event simulation (DES) for evaluations of genomic technologies. Results: Using four case studies I exemplified the questions that emerge in the process of integrating genomics into clinical care. In addition to bridging the methodological gaps by incorporating several novel methods (BWS, dynamic systems, and DES), the selected case studies illustrated the practical issues regarding the integration of genomics into clinical care from the perspective of patients, the public, health care providers, and decisionmakers. Conclusion: Although the methods previously developed for health technology assessment can be applied to the evaluation of genomic technologies as well, methodological challenges in the evaluation of genomic applications entail utilizing more diverse and more sophisticated analytical tools.
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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 | 0,169 | 0,303 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 ».