Cost Savings of Expedited Care with Upfront Next-Generation Sequencing Testing versus Single-Gene Testing among Patients with Metastatic Non-Small Cell Lung Cancer Based on Current Canadian Practices
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the total costs of testing, including the estimated costs of delaying care, associated with next-generation sequencing (NGS) versus single-gene testing strategies among patients with newly diagnosed metastatic non-small cell lung cancer (mNSCLC) from a Canadian public payer perspective. A decision tree model considered testing for genomic alterations using tissue biopsy NGS or single-gene strategies following Canadian guideline recommendations. Inputs included prevalence of mNSCLC, the proportion that tested positive for each genomic alteration, rebiopsy rates, time to test results, testing/medical costs, and costs of delaying care based on literature, public data, and expert opinion. Among 1,000,000 hypothetical publicly insured adult Canadians (382 with mNSCLC), the proportion of patients that tested positive for a genomic alteration with an approved targeted therapy was 38.0% for NGS and 26.1% for single-gene strategies. The estimated mean time to appropriate targeted therapy initiation was 5.1 weeks for NGS and 9.2 weeks for single-gene strategies. Based on literature, each week of delayed care cost CAD 406, translating to total mean per-patient costs of CAD 3480 for NGS and CAD 5632 for single-gene strategies. NGS testing with mNSCLC in current Canadian practice resulted in more patients with an identified mutation, shorter time to appropriate targeted therapy initiation, and lower total testing costs compared to single-gene strategies.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».