A Time-and-Motion Approach to Micro-Costing of High-Throughput Genomic Assays
Notice bibliographique
Résumé
Background: Genomic technologies are increasingly used to guide clinical decision-making in cancer control. Economic evidence about the cost-effectiveness of genomic technologies is limited, in part because of a lack of published comprehensive cost estimates. In the present micro-costing study, we used a time-and-motion approach to derive cost estimates for 3 genomic assays and processes—digital gene expression profiling (GEP), fluorescence in situ hybridization (FISH), and targeted capture sequencing, including bioinformatics analysis—in the context of lymphoma patient management. Methods: The setting for the study was the Department of Lymphoid Cancer Research laboratory at the BC Cancer Agency in Vancouver, British Columbia. Mean per-case hands-on time and resource measurements were determined from a series of direct observations of each assay. Per-case cost estimates were calculated using a bottom-up costing approach, with labour, capital and equipment, supplies and reagents, and overhead costs included. Results: The most labour-intensive assay was found to be FISH at 258.2 minutes per case, followed by targeted capture sequencing (124.1 minutes per case) and digital GEP (14.9 minutes per case). Based on a historical case throughput of 180 cases annually, the mean per-case cost (2014 Canadian dollars) was estimated to be $1,029.16 for targeted capture sequencing and bioinformatics analysis, $596.60 for FISH, and $898.35 for digital GEP with an 807-gene code set. Conclusions: With the growing emphasis on personalized approaches to cancer management, the need for economic evaluations of high-throughput genomic assays is increasing. Through economic modelling and budget-impact analyses, the cost estimates presented here can be used to inform priority-setting decisions about the implementation of such assays in clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».