Health and Economic Impact of Intensive Surveillance for Distant Recurrence After Curative Treatment of Colon Cancer: A Mathematical Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intensive surveillance strategies are currently recommended for patients after curative treatment of colon cancer, with the aim of secondary prevention of recurrence. Yet, intensive surveillance has not yielded improvements in overall patient survival compared with minimal follow-up, and more intensive surveillance may be costlier. OBJECTIVE: The purpose of this study was to estimate the quality-adjusted life-years, economic costs, and cost-effectiveness of various surveillance strategies after curative treatment of colon cancer. DESIGN: A Markov model was calibrated to reflect the natural history of colon cancer recurrence and used to estimate surveillance costs and outcomes. SETTINGS: This was a decision-analytic model. PATIENTS: Individuals entered the model at age 60 years after curative treatment for stage I, II, or III colon cancer. Other initial age groups were assessed in secondary analyses. MAIN OUTCOME MEASURES: We estimated the gains in quality-adjusted life-years achieved by early detection and treatment of recurrence, as well as the economic costs of surveillance under various strategies. RESULTS: Cost-effective strategies for patients with stage I colon cancer improved quality-adjusted life-expectancy by 0.02 to 0.06 quality-adjusted life-years at an incremental cost of $1702 to $13,019. For stage II, they improved quality-adjusted life expectancy by 0.03 to 0.09 quality-adjusted life-years at a cost of $2300 to $14,363. For stage III, they improved quality-adjusted life expectancy by 0.03 to 0.17 quality-adjusted life-years for a cost of $1416 to $17,631. At a commonly cited willingness-to-pay threshold of $100,000 per quality-adjusted life-year, the most cost-effective strategy for patients with a history of stage I or II colon cancer was liver ultrasound and chest x-ray annually. For those with a history of stage III colon cancer, the optimal strategy was liver ultrasound and chest x-ray every 6 months with CEA measurement every 6 months. LIMITATIONS: The study was limited by model structure assumptions and uncertainty around the values of the model's parameters. CONCLUSIONS: Given currently available data and within the limitations of a model-based decision-analytic approach, the effectiveness of routine intensive surveillance for patients after treatment of colon cancer appears, on average, to be small. Compared with testing using lower cost imaging, currently recommended strategies are associated with cost-effectiveness ratios that indicate low value according to well-accepted willingness-to-pay thresholds in the United States. See Video Abstract at http://links.lww.com/DCR/A921.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».