Economic Impact of Next-Generation Sequencing Versus Single-Gene Testing to Detect Genomic Alterations in Metastatic Non–Small-Cell Lung Cancer Using a Decision Analytic Model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE The aim of the current study was to assess the economic impact of using next-generation sequencing (NGS) versus single-gene testing strategies among patients with metastatic non–small-cell lung cancer (mNSCLC) from the perspective of the Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) and US commercial payers. METHODS A decision analytic model considered patients who were newly diagnosed with mNSCLC who received programmed death ligand 1 and genomic alteration tests— EGFR, ALK, ROS1, BRAF, MET, HER2, RET, and NTRK1—using upfront NGS (all alterations tested simultaneously plus KRAS), sequential testing (sequence of single-gene tests), exclusionary testing ( KRAS plus sequential testing), and hotspot panels ( EGFR, ALK, ROS1, and BRAF tested simultaneously plus single-gene tests or NGS for MET, HER2, RET, and NTRK1). Model outcomes for each strategy were time-to-test results, the proportion of patients identified harboring alterations with or without US Food and Drug Administration–approved therapies, and total testing costs. A budget impact analysis assessed the economic effects of increasing the proportion of NGS-tested patients. RESULTS In a hypothetical 1,000,000-member health plan, 2,066 Medicare-insured patients and 156 commercially insured patients were estimated to have mNSCLC and to be eligible for testing. Time-to-test results were 2.0 weeks for NGS and the hotspot panel, faster than exclusionary and sequential testing by 2.7 and 2.8 weeks, respectively. NGS was associated with cost savings for both CMS ($1,393,678; $1,530,869; and $2,140,795 less than exclusionary, sequential testing, and hotspot panels, respectively) and commercial payers ($3,809; $127,402; and $250,842 less than exclusionary, sequential testing, and hotspot panels, respectively). Increasing the proportion of NGS-tested patients translated into substantial cost savings for both CMS and commercial payers. CONCLUSION Use of upfront NGS testing in patients with mNSCLC was associated with substantial cost savings and shorter time-to-test results for both CMS and commercial payers.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».