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Enregistrement W4281720443 · doi:10.1016/j.jtocrr.2022.100350

Expected Cost Savings From Low-Dose Computed Tomography Scan Screening for Lung Cancer in Alberta, Canada

2022· article· en· W4281720443 sur OpenAlexaffabout
Nguyễn Xuân Thành, Truong‐Minh Pham, Arianna Waye, Alain Tremblay, Huiming Yang, Michelle L. Dean, Tracy Wasylak, Randeep Sangha, Douglas A. Stewart

Notice bibliographique

RevueJTO Clinical and Research Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensImpactAlberta Health ServicesUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryAlberta Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionLung cancer screeningStage (stratigraphy)Lung cancerComputed tomographyHealth careCost–benefit analysisEmergency medicineIntensive care medicineRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The expensive modern therapeutic regimens for advanced lung cancer (LC) stages have been recently approved. We evaluated whether low-dose computed tomography (LDCT) LC screening of high-risk Albertans is cost saving. Methods: We used a decision analytical modeling technique with a health system perspective and a time horizon of 3 years to compare benefits associated with reduced health service utilization (HSU) from earlier diagnosis to the costs of screening. Using patient-level data, HSU costs by stage of disease were estimated for patients with LC, including inpatient, outpatient, and physician services, and costs for prescription drugs and cancer treatments. Results: Of 101,000 people aged 55 to 74 years eligible for screening, an estimated 88,476 scans would be performed in Alberta in 3 years. Given LDCT sensitivity and specificity of 90.5% and 93.1%, respectively, we estimated that a stage shift toward earlier diagnosis would be expected whereby 43% more patients would be identified at stage 1 or 2 as compared with without screening. The estimated cost of screening is $35.6 million (M), whereas the stage shift associated with screening would avoid $42M in HSU costs. The net cost avoidance associated with screening is therefore $6.65M. The probability for the screening to be cost saving is estimated at 72%. Conclusions: This study has revealed that LDCT LC screening is likely to be cost saving in Alberta. Adoption of this program into the provincial health care system is worth considering provided constraints in the system related to surgical capacity and CT wait times could be addressed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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