Challenges of Conducting Value Assessment for Comprehensive Genomic Profiling
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Clinical practice is shifting toward an era of precision medicine. The use of comprehensive genomic profiling (CGP) in oncology has broad potential as a universal companion diagnostic for targeted therapies which may significantly improve health outcomes while using healthcare resources more efficiently. Given the nature of this technology, assessing the value of CGP presents unique challenges. METHODS: This paper draws on evidence from the academic and policy literature in oncology, as well as stakeholder interviews (health economists, payers, clinicians, and public policy officials) in countries using incremental cost-effectiveness ratios (ICER) as part of health technology assessment (HTA). RESULTS: The degree to which CGP is subject to a value assessment varies significantly across healthcare systems. Current HTA processes focus on evaluating diagnostic testing through co-dependent assessment of diagnostic testing and associated therapeutic interventions. Diagnostic tests with multiple associated therapeutic interventions are rapidly evolving and poorly unsuited to current HTA approaches. Moreover, HTA approaches are limited in their ability to consider broader systemic benefits of the expanded diagnostic capabilities and enhanced opportunities for clinical trial participation offered by CGP. CONCLUSIONS: The assessment of the overall value of CGP is limited by the current models of HTA. This paper suggests policy proposals for value assessment and funding reforms to help broaden patient access to CGP. These include investing in genomic testing infrastructure; decoupling the assessment of the value of CGP testing to identifying predetermined therapeutic interventions; tailoring evaluation methodology; and developing approaches to collecting evidence of clinical, healthcare system and societal benefit.
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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 | 0,566 | 0,763 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,024 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».