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Enregistrement W4379333203 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e18929

Cost-effectiveness analysis of a circulating tumor DNA-based molecular residual disease assay to guide adjuvant chemotherapy decisions in patients with resectable early stage colorectal cancer.

2023· article· en· W4379333203 sur OpenAlexaff
John A. Schneider, Ryan Bresnahan, Nadine Chami, Muriel Brackstone, Malek B. Hannouf

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOncologyColorectal cancerInternal medicineStage (stratigraphy)Observational studyCost effectivenessAdjuvantAdjuvant chemotherapyDiseaseChemotherapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e18929 Background: An ongoing prospective study in patients with stage II or III colorectal cancer (CRC) has demonstrated ctDNA testing to be prognostic of recurrence risk and predictive of adjuvant chemotherapy (ACT) benefit. From the perspective of a US payer, we aimed to investigate the cost effectiveness of incorporating ctDNA analysis using the commercially available molecular residual disease (MRD) assay (Signatera™) into standard practice to aid in adjuvant chemotherapy decision-making, where traditional high-risk clinicopathological (CP) features have not shown a significant benefit of ACT in Stage II CRC. Methods: We developed a decision model to project lifetime clinical and economic consequences of different adjuvant treatment-guiding strategies. The model was parameterized using a follow-up of up to 2-years from a recently published data from GALAXY study and the cost data from the US literature. GALAXY is an observational arm of the ongoing CIRCULATE-Japan study (UMIN000039205) that analysed pre-surgical and post-surgical ctDNA in patients with stage II-IV resectable CRC. Costs are presented in 2023 US dollars. Future costs and benefits were discounted at 3%. Results: Compared to the CP predictors alone-based strategy, ctDNA analysis using the MRD assay in combination with CP predictors-based strategy led to an increase of 0.8 life years and 0.7 quality adjusted-Life Years (QALY) and cost savings of $9,771 per patient. Conclusions: The addition of MRD detection by ctDNA to traditional CP predictors aids in adjuvant chemotherapy decision-making in patients with stage II or III resectable CRC and is likely to be cost effective in the US healthcare system. ctDNA testing should therefore be considered for adoption in this disease setting.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,373 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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