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Enregistrement W3166340336 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.6593

Efficacy and cost-effectiveness of breast cancer (BC) screening in female survivors of childhood Hodgkin lymphoma (HL).

2021· article· en· W3166340336 sur OpenAlexaff
F. Lennie Wong, Janie M. Lee, Wendy M. Leisenring, Joseph Philip Neglia, Rebecca M. Howell, Susan A. Smith, Kevin C. Oeffinger, Chaya S. Moskowitz, Tara O. Henderson, Ann C. Mertens, Paul C. Nathan, Yutaka Yasui, Wendy Landier, Gregory T. Armstrong, Leslie L. Robison, Smita Bhatia

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthAmerican Cancer Society
Mots-clésMedicineBreast cancerCohortDigital mammographyPopulationMammographyQuality of life (healthcare)PediatricsGynecologyInternal medicineOncologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

6593 Background: Female childhood HL survivors treated with ≥10 Gy of chest radiation are at high risk of developing BC. The Children’s Oncology Group (COG) guidelines recommend lifetime annual mammography (MAM) and breast Magnetic Resonance Imaging (MRI) starting 8y after chest radiation or age 25, whichever is later, and clinical breast examination (CBE) annually from puberty and semiannually from age 25. Initial model results suggest that CBE adds no survival benefit in this cohort. Digital breast tomosynthesis (DBT) is increasingly replacing digital MAM in clinical practice. Here, we present the efficacy and cost-effectiveness of COG’s imaging-based screening recommendations. Methods: Life-years (LYs), quality-adjusted LYs (QALYs), BC mortality, and costs (2017 U.S.$) were estimated from simulating the lifetimes of 5-million chest-irradiated 25y old HL survivors who underwent BC screening with each of the following strategies: annual digital MAM, MRI, MAM+MRI, annual DBT or DBT+MRI from age 25 onward. Treatment-related BC risk (in-situ and invasive) and non-BC mortality were estimated from female 5y HL survivors in the Childhood Cancer Survivor Study and from U.S. population rates. Test sensitivity was 70-74% for MAM (based on prior HL studies) and 89% for DBT and MRI (based on women at high risk of de novo BC). Costs and quality of life weights were obtained from medical literature. Results: For HL survivors with no screening, lifetime BC risk was 42.7% and BC mortality was 18.1%. BC risk and non-BC mortality were, respectively, 7.4- and 5.2-fold higher at age 50 in HL survivors relative to the general population. Screening at ages 25-74 had similar LY gain and BC mortality reduction compared to lifetime screening; hence, we focused on screening for ages 25-74. For all strategies screening provided LY gain of 0.34-0.47 and reduced BC mortality by 6.7-9.8% compared with no screening; incremental cost-effectiveness ratio (ICER), or cost per QALY gained, for MAM alone was $58,726 and for DBT alone was $62,989. ICER of adding MRI to MAM ($385,285) or to DBT ($513,358) indicated lower cost-effectiveness of supplemental MRI (Table). Conclusions: Annual screening at ages 25-74y in chest-irradiated HL survivors appears beneficial. Using $100K per QALY gained as cost-effectiveness threshold, annual MAM or DBT are more cost-effective, whereas adding MRI to MAM is less cost-effective.[Table: see text]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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