Health and Budget Impact of Liquid-Biopsy-Based Comprehensive Genomic Profile (CGP) Testing in Tissue-Limited Advanced Non-Small Cell Lung Cancer (aNSCLC) Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Molecular genetic testing using tissue biopsies can be challenging for patients due to unfavorable tumor sites, the invasive nature of a tissue biopsy, and the added time of booking a repeat biopsy (re-biopsy). Centers in Canada have found insufficient tissue rates to be approximately 10%, and even among successful biopsies, insufficient DNA in tissue samples is approximately 16%, triggering the lengthy process of re-biopsies. Using aNSCLC as an example, this study sought to characterize the health and budget impact of alternative liquid-biopsy(LBx)-based comprehensive genomic profile (CGP) testing in tissue-limited patients (TL-LBx-CGP) from a Canadian publicly funded healthcare perspective. MATERIAL AND METHODS: An economic model was developed to estimate the incremental cost and life-years gained as a population associated with adopting TL-LBx-CGP. The eligible patient population was modeled using a top-down epidemiological approach based on the published literature and expert clinician input. Treatment allocation was modeled based on biomarker prevalence in the published literature, and the availability of funded therapies. Costs included molecular testing, as well as drug, administrative, and supportive costs, and relevant health data included median overall survival and median progression-free survival data. RESULTS: Incorporation of TL-LBx-CGP demonstrated an overall impact of $14.7 million with 168 life-years gained to the Canadian publicly funded healthcare system in the 3-year time horizon.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».