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Enregistrement W2602124370 · doi:10.1200/jco.2017.35.4_suppl.526

Cost-effectiveness of surveillance after curative resection (CR) of metastatic colorectal cancer (CRC).

2017· article· en· W2602124370 sur OpenAlexaffabout
Richard M. Lee‐Ying, Hagen F. Kennecke, Liem Nguyen, Winson Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsymptomaticColorectal cancerPopulationCancerInternal medicineSurgeryOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

526 Background: Surveillance after CR of stage I-III CRC is recommended by most major oncology organizations to detect asymptomatic recurrences. Such recurrences are more likely to benefit from early interventions such as CR of metastases. Only the NCCN recommends a surveillance schedule after CR of metastases that includes CEA testing, imaging and clinical evaluation every 3-6 months for 2 years, and then every 6-12 months in years 3 to 5. Periodic endoscopy is also recommended. It is unclear if there is cost-effective surveillance strategy for metastatic CRC after CR. Methods: A Monte Carlo micro-simulation model was constructed using a 1-month cycle length and 10 year time horizon. Surveillance strategies were compared based on NCCN guidelines, with testing every 3 months (3M) or 6 months (6M), as well as two alternate strategies of testing every 12 months (12M) or no surveillance (None) for 5 years. Recurrence, repeat CR rates, and survival outcomes were modeled from population-based outcomes of 257 patients who had CR of mCRC in British Columbia, Canada. Asymptomatic recurrences were more likely to undergo CR, compared to symptomatic ones. Additional costs, utilities, and probabilities were derived from the literature. Costs are in 2015 CAD and utilities in Quality-adjusted life years (QALY), and both discounted at 3% and half-cycle corrected. Analyses were performed using TreeAge Pro with 1000 trials and 1000 distribution samplings. Results: The incremental cost-effectiveness ratio (ICER) and net monetary benefit (NMB) are listed in the Table. Increasing the frequency of surveillance tests does lead to modest gains in QALY, however, the cost of surveillance and subsequent treatment is high. Using a willingness to pay threshold of 150 000 CAD, the 6M strategy would be favored. Conclusions: In the Canadian context, the optimal surveillance strategy after CR of mCRC matches with the 6M strategy recommended by the NCCN. An additional Canadian data set will be used to externally validate the model outcomes. [Table: see text]

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,234
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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