Modelling cost‐effectiveness of a biomarker‐based approach to neoadjuvant chemotherapy for muscle‐invasive bladder cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To model the cost-effectiveness of a biomarker-based approach to select patients for neoadjuvant chemotherapy (NAC) before radical cystectomy (RC) in muscle-invasive bladder cancer (MIBC). PATIENTS AND METHODS: We obtained data from the most recent clinical studies on patients with locally advanced MIBC treated by RC, including stage distributions, overall survival (OS) estimates, associated costs, and utilisation/response to NAC. Additionally, we estimated the putative efficacy of three biomarkers to select patients for NAC: DNA-repair gene panel [ataxia telangiectasia mutated (ATM), retinoblastoma 1 (RB1), and Fanconi anaemia complementation group C (FANCC)], excision repair cross-complementation group 2 (ERCC2), and ribonucleic acid (RNA) subtypes. A decision analysis model was developed to evaluate the cost-effectiveness of biomarker-based approaches to select patients with MIBC for NAC. Comparison of cost-effectiveness included RC alone, unselected NAC plus RC, and NAC based on the three aforementioned biomarkers. RESULTS: The DNA-repair gene panel-based approach to NAC was the most cost-effective strategy (mean OS of 3.14 years, $31 482/life year). Under this approach, 38% would undergo NAC, about twice the number of patients who are currently receiving NAC for MIBC. Such an approach would improve mean OS by 5.2, 1.6, and 4.4 months compared to RC alone, a hypothetical scenario where all patients received NAC, and compared to current estimates of NAC utilisation, respectively. CONCLUSIONS: A biomarker-based strategy to identify patients with MIBC who should undergo NAC was more cost-effective than unselected use of NAC or RC alone. As further data becomes available, such a model may serve as a basis for incorporating biomarkers into clinical decision making.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».