Wide-field endoscopic mucosal resection versus endoscopic submucosal dissection for laterally spreading colorectal lesions: a cost-effectiveness analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the cost-effectiveness of endoscopic submucosal dissection (ESD) and wide-field endoscopic mucosal resection (WF-EMR) for removing large sessile and laterally spreading colorectal lesions (LSLs) >20 mm. DESIGN: An incremental cost-effectiveness analysis using a decision tree model was performed over an 18-month time horizon. The following strategies were compared: WF-EMR, universal ESD (U-ESD) and selective ESD (S-ESD) for lesions highly suspicious for containing submucosal invasive cancer (SMIC), with WF-EMR used for the remainder. Data from a large Western cohort and the literature were used to inform the model. Effectiveness was defined as the number of surgeries avoided per 1000 cases. Incremental costs per surgery avoided are presented. Sensitivity and scenario analyses were performed. RESULTS: 1723 lesions among 1765 patients were analysed. The prevalence of SMIC and low-risk-SMIC was 8.2% and 3.1%, respectively. Endoscopic lesion assessment for SMIC had a sensitivity and specificity of 34.9% and 98.4%, respectively. S-ESD was the least expensive strategy and was also more effective than WF-EMR by preventing 19 additional surgeries per 1000 cases. 43 ESD procedures would be required in an S-ESD strategy. U-ESD would prevent another 13 surgeries compared with S-ESD, at an incremental cost per surgery avoided of US$210 112. U-ESD was only cost-effective among higher risk rectal lesions. CONCLUSION: S-ESD is the preferred treatment strategy. However, only 43 ESDs are required per 1000 LSLs. U-ESD cannot be justified beyond high-risk rectal lesions. WF-EMR remains an effective and safe treatment option for most LSLs. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT02000141.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».