Simulating the cost-effectiveness of lung cancer screening by low-dose CT scan in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
6550 Background: The National Lung Screening Trial (NLST) demonstrated that low-dose CT screening diminishes the risk of death among smokers. A cost-effectiveness analysis was undertaken in the context of the Canadian publically funded healthcare system. Methods: Microsimulation of CT screening was undertaken using the Cancer Risk Management Model, which incorporates demographic data, cancer risk factors, cancer registry data, diagnostic and treatment algorithms and health utilities. Simulations were performed at the individual level for a cohort incepted during the period 2012-2032. The criteria for the screen-eligible population, CT scan test characteristics, and screened cohort outcomes were derived from NLST and Canadian data. The baseline screening scenario was annual CT screening for ≥30 pack-year smokers, age 55 to 74. Simulation assumed 60% of the eligible population participates by 10 years, 70% adhere to the screening regimen, and smoking cessation rates are unchanged. One-way sensitivity analyses were performed. Costs and life-years lived were discounted at 3% annually. Results: Compared to no screening, annual screening results in incremental system costs of $2.97 billion (Cdn), 149,000 life-years saved (LYS) or 55,000 quality-adjusted life-years saved (QALYS), an incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of $19,900/LYS, and $53,700/QALYS. With participation rates from 40% to 80%, ICER /QALYS remained within the range of $53,700 to $58,200. Increases in screening adherence from 50% through 90% increased the ICER /QALY from $50,400 to $58,800. Higher rates of smoking cessation led to improvements in ICER /QALY (150% of background cessation rate of 3.2-5.3%, $47,000; 200%, $41,500; 300%, $32,900). A system of biennial screening had a net cost of $1.81 billion, resulting in an ICER of $19,600 /LYS, and $54,800 /QALYS. Conclusions: Screening for lung cancer with low-dose CT scans could be cost-effective, but requires substantial system costs. The smoking cessation rate greatly impacts the ICER and a cessation program should be considered if screening is implemented. Compared to annual screening, biennial screening costs less and produces a similar ICER. Further analyses will be detailed.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».