Costs of in-house genomic profiling and implications for economic evaluation: a case example of non-small cell lung cancer (NSCLC)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Genomic profiling in oncology is vital for determining eligible patients for mutation-specific targeted therapies. Use of commercial genomic testing has the potential to improve patient outcomes. Economic evaluations of in-house genomic profiling typically only include material costs while external commercial services include many other factors. Using non-small cell lung cancer (NSCLC) as an example, this study sought to characterize the unique challenges of costing testing services and their impact on results of economic evaluations. METHODS: Structured interviews with Canadian oncologists, pathologists, and laboratory directors were conducted to identify material and non-material costs associated with genomic-testing laboratories to allow estimation of a more complete cost of in-house testing, with NSCLC cost-per-test calculated using annual operational costs and NSCLC-specific testing volume. A health and budget impact model of in-house versus external commercial profiling services was used to compare the impact of non-material costs on results. RESULTS: In-house testing costs, limited to materials, was $133/single-gene test and $1,400/panel. For a laboratory running 1,300 in-house tests/year, total annual non-material costs included equipment maintenance ($6,842), labor ($502,313; technicians, administrative, and medical staff), shipping/reporting and software updates ($146,050), for an additional $519/test. The combined cost of $652/single-gene and $1,919/panel was compared to a cost of $6,194 for a commercial external test. Based on current Canadian testing patterns and anticipated utilization of external testing, inclusion of in-house non-material costs reduced the estimated 3-year budget impact by 12%. CONCLUSION: When conducting economic evaluation to assess the value of introducing external tests, it is critical that non-material costs of standard testing strategies be measured and incorporated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».