The Cost-Effectiveness of Clinical Genomic Tests to Aid CR1 Treatment Decisions in Intermediate-Risk AML
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: Testing for mutations in genes of known prognostic importance in acute myeloid leukemia (AML) can inform treatment decisions once first complete remission is achieved. Our objective was to model the cost-effectiveness of a genomics-based diagnostic with appropriate consideration to the relevant decision problems and heterogeneous nature of AML. Methods: A hybrid, decision-tree and Markov modeling approach was taken to conceptualize the history and chances involved in AML diagnosis and treatment. Outcomes from young adults (age ≥18 and <60 at diagnosis) with de novo, intermediate cytogenetic risk group AML in British Columbia, Canada, were used to inform transition probabilities in the model and outcomes. A separate, patient-level, cost dataset was built for each of the health states and cycles in the model. Our base-case scenario assessed the impact of testing for NCCN guideline specified mutations (FLT3-ITD and NPM1) versus no genomic testing. Deterministic analysis was applied to assess relevant parameter inputs such as the impact of testing for other emergent prognostic mutations in AML and the cost of the diagnostic test. Probabilistic analysis was applied to assess the combined parameter uncertainty of the model. Results: Consolidation treatment decisions that follow successful first remission inductions (CR1) are critically important to health outcomes in AML. AML patients who undergo stem cell transplant in their first complete remission incur higher upfront costs than those who are treated with chemotherapy alone, yet survive significantly longer and have longer relapse-free survival. Cost savings are available from reduction of salvage transplants if high-risk patients are treated with a transplant in their first complete remission. The data shows a baseline chance that qualifying AML patients would receive a transplant that is equivalent to 34%, overall. Scenarios which project the impact of mutational testing predict that 15% more unrelated stem cell transplants could be expected at an increased cost of $4,822 (2013 CAD) and gain of 27 days of life per person, on average. Deterministic analysis identified the cost of a stem cell transplant to have a strong impact on cost-effectiveness, while the cost of the genomic test, and addition of other mutational tests were minor contributions to the simulated cost-effectiveness ratios. In probabilistic analysis, the resulting incremental cost-effectiveness ratios (averaging $43,634 per life-year gained) were found to be reasonably likely to be considered a cost-effective cancer intervention in Canada. Conclusions: Modeling the impact of genomic tests in AML should sort cost and outcomes data according to treatment history and disease sub-classification. Mutational testing for young adult, de novo AML with intermediate risk characteristics is likely to be considered a cost-effective intervention to inform critical CR1 treatment decisions. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».