Cost‐effectiveness analysis of multiple imaging modalities in diagnosis and follow‐up of intermediate complex cystic renal lesions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare health-economic aspects of multiple imaging modalities used to monitor renal cysts, the present study evaluates costs and outcomes of patients with Bosniak IIF and III renal cysts detected and followed-up by either contrast-enhanced computed tomography (ceCT), contrast-enhanced magnetic resonance imaging (ceMRI), or contrast-enhanced ultrasonography (CEUS). PATIENTS AND METHODS: A simulation using Markov models was implemented and performed with 10 cycles of 1 year each. Proportionate cohorts were allocated to Markov models by a decision tree processing specific incidences of malignancy and levels of diagnostic performance. Costs of imaging and surgical treatment were investigated using internal data of a European university hospital. Multivariate probabilistic sensitivity analysis was performed to confirm results considering input value uncertainties. Patient outcomes were measured in quality-adjusted life years (QALY), and costs as averages per patient including costs of imaging and surgical treatment. RESULTS: Compared to the 'gold standard' of ceCT, ceMRI was more effective but also more expensive, with a resulting incremental cost-effectiveness ratio (ICER) >€70 000 (Euro) per QALY gained. CEUS was dominant compared to ceCT in both Bosniak IIF and III renal cysts in terms of QALYs and costs. Probabilistic sensitivity analysis confirmed these results in the majority of iterations. CONCLUSION: Both ceMRI and CEUS can be used as alternatives to ceCT in the diagnosis and follow-up of intermediately complex cystic renal lesions without compromising effectiveness, while CEUS is clearly cost-effective. The economic results apply to a large university hospital and must be adapted for smaller hospitals.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».