Development, validation and results from the impact of treatment evolution in non-small cell lung cancer (iTEN) model
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Treatment of advanced NSCLC (aNSCLC) is rapidly evolving, as new targeted and immuno-oncology (I-O) treatments become available. The iTEN model was developed to predict the cost and survival benefits of changing aNSCLC treatment patterns from a Canadian healthcare system perspective. This report describes iTEN model development and validation. Materials & methods A discrete event patient simulation of aNSCLC was developed. A modified Delphi process using Canadian clinical experts informed the development of treatment sequences that included commonly used, Health Canada approved treatments of aNSCLC. Treatment efficacy and the timing of progression and death were estimated from published Kaplan–Meier progression free and overall survival data. Costs (2018 CDN$) included were: drug acquisition and administration, imaging, monitoring, adverse events, physician visits, best supportive care, and end-of-life. Results and conclusion Clinical validity of the iTEN model was assessed by comparing model survival predictions to published real-world evidence (RWE). Four RWE studies that reported the overall survival of patients treated with a broad sampling of common aNSCLC treatment patterns were used for validation. The validation coefficient of determination was R 2 = 0.95, with the model generally producing estimates that were neither optimistic nor conservative. The model estimated that current Canadian practice patterns yield a median survival of almost 13 months, a five-year survival rate of 3% and a life-time per-treated-patient cost of $110,806. Cost and survival estimates are presented and were found to vary by aNSCLC subtype. In conclusion, the iTEN model is a reliable tool for forecasting the impact on cost and survival of new treatments for aNSCLC.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».