Cost analysis of using Magee scores as a surrogate of Oncotype DX for adjuvant treatment decisions in women with early breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most common cancer in women worldwide. Most current guidelines recommend using multigene profiling assays to aid the decision on the addition of chemotherapy to adjuvant hormone therapy for women who present with early-stage, hormone receptor-positive, HER2-negative disease. One of these assays is the Oncotype DX, which predicts the disease recurrence risk and adjuvant chemotherapy benefits. Given its high cost, there is an economic incentive to evaluate its surrogates, such as the Magee equations. We assessed health system costs associated with the use of the Magee scores. A probabilistic decision tree was used to calculate the difference in mean health system costs based on data obtained from a randomized trial and the published literature. Costs were calculated from a perspective of Canada's publicly funded health care system. A series of sensitivity analysis was conducted to assess the robustness of the study findings. The Magee equations were associated with a total cost savings of C$100 per patient (95% CI, -C$3068 to C$5022) compared with standard of care. The difference in costs was highly sensitive to the extent that the Magee scores could reduce the frequency of adjuvant chemotherapy and Oncotype DX requests.
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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 | 0,037 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».