Cost-effectiveness of a survivorship care plan for breast cancer survivors.
Notice bibliographique
Résumé
6082 Background: Survivorship care plans (SCP) are recommended for patients who have completed primary treatment and are transitioning to routine follow-up care. However, SCPs may be costly and their effectiveness is unproven. The objective of this study was to assess the cost effectiveness of a SCP for breast cancer survivors transitioning to routine follow-up care with their own family physician (FP) using data from a recent randomized controlled trial (RCT). Methods: Analysis used resource use and utility data for 408 breast cancer patients enrolled in the RCT. In the intervention group, patients received a SCP consisting of: a 30-minute educational session with a nurse who reviewed a treatment summary, a patient-version of follow-up guidelines, brochures and information about local relevant supportive care resources; whilst FPs of intervention patients received a copy of all documents plus the full guideline and a reminder table of recommended follow-up visits and tests. Analysis assessed the societal costs and quality adjusted life years (QALYs) for both groups over the two year follow up of the RCT. Health care resources including physician visits and laboratory tests were weighted by appropriate Canadian unit costs. Analysis also considered costs to patients including travel and lost productivity assessed by the friction cost method. QALYs were assessed using the EQ5D questionnaire. Uncertainty concerning cost effectiveness was assessed through non parametric bootstrapping and deterministic sensitivity analysis. Results: The SCP was estimated to cost $59.96 per patient or $1.32 million per year in Canada given breast cancer incidence. The control group dominated the intervention group: as total costs per patient were lower for the control group ($736 versus $789) and total QALYs were higher (1.42 versus 1.41). The probability that the SCP was cost effective was 27% at a threshold value of a QALY of $50,000. Sensitivity analyses adopting a health care system perspective, using the human capital approach and including the cost of recurrences did not change the conclusions of the analysis. Conclusions: Based on the findings of this trial, SCPs would be costly to introduce and would not be cost effective.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».